1 Real Exchange Rate Volatility and International Trade: ASEAN [PDF]

Currently, ASEAN economies are going to initiate the ASEAN Economic Community (AEC) in. 2015 for a better and more exten

60 downloads 12 Views 385KB Size

Recommend Stories


exchange rate volatility and trade
Don't ruin a good today by thinking about a bad yesterday. Let it go. Anonymous

The volatility of international trade flows and exchange rate uncertainty
Every block of stone has a statue inside it and it is the task of the sculptor to discover it. Mich

Price, exchange rate volatility and Nigeria's agricultural trade flows
The happiest people don't have the best of everything, they just make the best of everything. Anony

Price, exchange rate volatility and Nigeria's agricultural trade flows
Where there is ruin, there is hope for a treasure. Rumi

Real Exchange Rate Misalignments
Learning never exhausts the mind. Leonardo da Vinci

Immigrants' Labor Supply and Exchange Rate Volatility
You miss 100% of the shots you don’t take. Wayne Gretzky

Political Risk, Exchange Rate Return and Volatility
We may have all come on different ships, but we're in the same boat now. M.L.King

Exchange Rate Volatility Effect on Trade Variations in Nigeria
Your task is not to seek for love, but merely to seek and find all the barriers within yourself that

Exchange Rate Volatility and Economic Growth
You have survived, EVERY SINGLE bad day so far. Anonymous

Idea Transcript


  Real Exchange Rate Volatility and International Trade:  ASEAN Experience towards ASEAN Economic Community1    Angelina Ika Rahutami2    Abstract      Currently, ASEAN economies are going to initiate the ASEAN Economic Community (AEC) in  2015  for  a  better  and  more  extensive  economic  integration.  The  diversity  within  ASEAN  (including  the  exchange  rate  volatility)  and  new  initiative  of  economic  integration  namely  AEC, are the interesting condition to analyze. The purposes of this paper are to describe the  economic condition of the ASEAN Member States (AMSs) and to contribute to the empirical  discussion  on  the  impacts  of  exchange  rate  volatility  on  trade  of  ten  AMSs  during  2001‐ 2011. Panel regression method is used in this article. At present the progress towards the  ASEAN Community is progressing to be better and more converged one. The result provides  evidence that the exchange rate volatility has no statistically significant on the export and  import of AMSs. The estimation results also show that the increasing of term of trade will  induce the export value. The home income also has a positively significant effect on import  value, but the real exchange rate has a negative significant effect.  Key words: AEC, Real Exchange Rate Volatility, International Trade 

    Introduction    During the last two decades, we have seen the acceleration of the process of globalization. One of the  impacts of globalization is trade liberalization. It stimulates economic cooperation between and among  countries,  regional,  bilateral  or  multilateral  cooperation.  Nowadays,  ASEAN  (Association  of  South  East  Asia Nation) establishes the new integration process after the AFTA trading agreement is not sufficient  enough to face up the globalization. It makes market and produces a better welfare.  ASEAN economies  are  going  to  initiate  the  ASEAN  Economic  Community  (AEC)  in  2015  for  a  better  and  more  extensive  economic  integration.  The  AEC  scope  is  broader  than  the  AFTA  arrangement  and  it  becomes  a  very  significant development milestone in ASEAN.   One of the AEC blue  print targets is related with trade.  Based on the theory, beside  the  principles of  competitive  and  comparative  advantage,  there  are  various  factors  that  affect  trade,  such  as  gross  domestic product, exchange rate, term of trade, and price,. However, trade flows might be improved or  distorted  not  only  by  government  interventions,  but  also  by  exchange  rate  fluctuations.  After  the  financial crisis in 1997, some of ASEAN member States (AMSs) have changed their exchange rate system,  from  fixed  to  floating  exchange  rate  system.  This  exchange  rate  system  changing  made  the  exchange  rate  more  volatile  because  government  minimized  its  intervention.  The  fluctuations  of  exchange  rate                                                              

1

 This article is proposed for the seminar and discussion series of Nijmegen School of Management Radboud  University  2 Lecturer of Faculty of Economic and Business, Soegijapranata Catholic University, Indonesia  

1   

can be measured by exchange volatility. The exchange rate volatility has a different definition regarding  with  the  exchange  rate  fluctuation  and  depreciation  or  appreciation.  The  exchange  rate  volatility  is  measured by the exchange rate standard deviation or variance, whilst the exchange rate fluctuation is  measured  by  the  difference  of  actual  and  trend  value 

,  but  the  exchange  rate  deprecation  or 

appreciation is measured by deviation of actual value and the previous one 

.  

The  exchange  rate  volatility  is  the  source  of  exchange  rate  risk  and  it  has  a  certain  implication  on  international trade. The literatures offer various explanations for the effect of exchange rate volatility on  trade.  The  previous  research  results  are  ambiguous.  Some  of  them  explained  that  exchange  rate  volatility  had  a  positive  impact  (De  Grauwe  and  Skudelny,  2000;  Bacchetta  and  van  Wincoop,  2000;  Langley  et  al.,  2000),  but  some  of  the  researches  were  about  the  negative  impact  (Arize,  Osang,    &  Slottje,  2000;  Chowdhurry,  1993;    Dell’Ariccia,  1999;  Kim  and  Lee,  1996;  Peree  and  Steinherr,  1989;   Bahmani,  2002;  Doganlar,  2002;  Cho,  G.,  Sheldon,  &  McCorriston,  2002).    There  were  also  the  results  that showed the insignificant effect on trade (Goeltom, 1997; Susilo, 2001; Rahutami and Kusumastuti,  2007; Baum and Caglayan, 2010; Tenreyro, 2007; Eicher and Henn, 2009; Baum and Caglayan, 2010).   The  diversity  within  ASEAN  (including  the  exchange  rate  volatility)  and  new  initiative  of  economic  integration  namely  AEC,  are  the  interesting  condition  to  analyze.  The  purposes  of  this  paper  are  to  describe  the  economic  condition  of  the  AMSs  and  to  contribute  to  the  empirical  discussion  on  the  impacts  of  exchange  rate  volatility  on  trade  of  ten  AMSs,  namely  Brunei  Darussalam,  Cambodia,  Indonesia,  Lao,  Malaysia,  Myanmar,  Philippines,  Singapore,  Thailand  and  Vietnam,  over  the  annual  period of 2001 – 2011.  The  rest  of  the  paper  is  organized  as  follows:  the  next  section  describes  about  the  evolution  of  cooperation  towards  AEC,  after  that  the  section  presents  the  literature  survey  on  exchange  rate  volatility  and  trade.  The  next  section  describes  the  methodology  employed  and  the  sources  of  data  collected, and then the following section reports the empirical results. The last section is the conclusion.    Evolution of Cooperation towards ASEAN Economic Community (AEC)    The ASEAN Community rests on three pillars: the AEC, The ASEAN Socio‐Cultural Community (ASCC), and  ASEAN political and Security Community (APSC) (ASEAN Brief, 2012). The AEC will be a gear to realize the  ASEAN regional economic.  The ASEAN Leaders had originally intended to create the AEC by 2020, but in  early  2007  they  advanced  the  deadline  to  2015  (AEC  Blueprint,  www.aseansec.org).  The  AEC  is  the  realization  of  the  final  goal  of  economic  integration  as  promoted  in  the  Vision  2020.  It  is  based  on  a  convergence of interests of AMSs to deepen and broaden regional economic integration. The AEC scope  is  broader  than  the  AFTA  arrangement  because  it  covers  goods,  services,  investments  and  production  factors liberalization.  The  AEC  blueprint  (www.aseansec.org)  –  consistent  with  the  goals  set  out  in  the  2007  ‐  targets  four  objectives,  that  are  (i)  establishing  ASEAN  as  a  single  market  and  production  base;  (ii)  making  ASEAN  more  dynamic  and  competitive  with  new  mechanisms;  (iii)  inducing  the  equitable  economic  development  across  countries;  and  (iv)  accelerating  regional  integration  in  the  priority  sectors.   2   

Currently  the  trade  within  ASEAN  has  been  going  stronger  and  the  overall  price  variance  across  the  region decreased. This trend is consistent with ASEAN markets which become more integrated.     Table 1   Progress towards the ASEAN Community ‐ Selected indicators  Outcome indicators    Value of total trade in goods  Intra‐ASEAN total (USD billion)  Intra‐ASEAN share (%)  Average price level (PPP conversion factors)  GDP basket commodities  ASEAN6:CLMV ratio  ASEAN coefficient of variation  Consumer basket of commodities  ASEAN6:CLMV ratio  ASEAN coefficient of variation 

Benchmark  Latest data  Status  Year  Value  Year  Value              2004  260.9  2011  598.2  Increasing  2004  24.3  2011  25.0  Increasing                      2000  1.57  2011  1.56  Converging  2000  0.327  2011  0.251  Converging            2000  1.57  2011  1.42  Converging  2000  0.387  2011  0.279  Converging 

Source: ASEAN Secretariat   Notes: ASEAN coefficient of variation is defined as the standard deviation across ASEAN Member States  normalized by the average  

    Table 1 shows that the progress towards the ASEAN Community is progressing to be better and more  converged one. The intra ASEAN trade in goods is increasing and the average price level is converging.  The  value  of  goods  traded  within  ASEAN  and  between  ASEAN  and  the  rest  of  the  world  increased  significantly (by 129 and 121 per cent respectively)  between 2004 and 2011.  During that period intra‐ ASEAN trade grew from around US$261 billion in 2004 to US$598 billion in 2011.  Price variance across  the region in terms of a GDP and consumer basket commodities decreased. This condition differs with  the  previous  condition  that  volatility  of  ASEAN  countries  domestic  currency  against  US$  tended  to  be  high (Rahutami, 2007). It gave a high cost in transaction even after the ASEAN integration. Cost incurred  will reduce the benefits of trade integration. This last data in table 1 is consistent with more integrated  ASEAN markets.       Review of Related Literature  Exchange rate volatility    There  are  two  regimes  of  exchange  rate  system  namely  fixed  exchange  rate  system  and  floating  exchange rate system. The fixed exchange rate system needs government intervention to stabilize the  exchange rate and it also needs the good condition of foreign exchange reserves. The collapse of Breton  Woods in 1973 led to a significant fluctuation in the exchange rate. The data also showed that adoption  of floating exchange rate system in many countries tended to increase the exchange rate uncertainty.  The most prominent nature of exchange rate is the exchange rate movements which are very sensitive  to the politic and economic changing.   Barkouas et al. (2002),   and Hviding, Nowak, and Ricci (2004) showed that the exchange rate volatility  could arise from three components: 

3   

1. Changes in economic fundamental factors such as purchasing power of consumers  2. Changes  in  the  microstructure  aspect  of  foreign  exchange  market  as  though  bubbles  and  rumors, noise traders, speculation and portfolio shifts.   3. The noisy signal of potential future policy changes like inflation, interest rate, money supply and  output growth.    4. The exchange rate regime.  As mentioned before, one of the exchange rate measurements is volatility. There are various approches  to measure exchange rate volatility that are:  1. Standard deviation of level or change of the exchange rate (Bahmani & Ltaifa, 1992; Chowdury,  1993; and Stokman, 1995)  2. Moving  average  standard  deviation  (MASD),  as  in  Koray  and  Lastrapes  (1989)  and  Chowdhury  (1993). The short run volatility (V) is measured using the following formula:  m   Vt  1 / m  et i 1  et i  2  i 1  

1/ 2

 

 

 

 

 

(1) 

  3. The  spot  and  forward  of  exchange  rate  (Hooper  and  Kohlagen,  1978).  This  measurement  also  indicates the uncertainty of exchange rate.  4. The  maximum  and  minimum  values  of  the  exchange  rate  within  the  time  interval  (Peree  and  Steinherr, 1989; and Cho, Sheldon, & McCorriston, 2002). This measurement shows the long‐run  volatility  of  exchange  rate  between  any  two  trading  countries.  The  long‐run  volatility  (V)  is  measured using the following formula:      

 

 

 

(2) 

where  max  and  min  e,  respectively  represent  the  maximum  and  minimum  values  of  the  exchange rate within a time interval t and k, and ep is the equilibrium exchange rate.  5. ARCH and GARCH model (Arize, 1995; Pozo, 1992). Therefore, ARCH exchange rate volatility is,    

 

 

 

 

(3) 

   

 

 

 

(4) 

 

  The advantage of ARCH and GARCH is using a parametric model of time‐varying variance to  eliminate the independent of exchange rate changes and covering the stochastic processes of  exchange rate (Caporale, and Doroodian, 1994).     The exchange rate volatility shows the tendency of exchange rate changing and it is believed to be one  of high cost economic driver. The volatility also indicates the international trade risk and barrier.    4   

The Effect of Exchange Rate Volatility on Trade    The exchange rate volatility has an important relationship with  the trade  balance directly through the  cost of uncertainty and adjustment of business cycle (Barkoulas, Baum, & Caglaya,  2002) and indirectly  via  the  output  structure,  investment  and  government  policy  (Agolli,  2002).  The  correlation  between  exchange rate volatility and international rate becomes more important in open economy. Hau (2002)  stated that trade integration and real exchange rate volatility are structurally correlated. The more open  economy is the more flexible aggregate price. This condition will decrease the unanticipated shocks of  money   Karemeraa et al. (2011) explained that the trade flows are generally affected by comparative advantage,  government  intervention  and  also  the  exchange  rate  fluctuations.  Theoretically,  the  possibility  relationship between volatility and export is both positive and negative (De Grauwe, 1988), but also no  relationship  (Baccheta  and  Wincoop,  2000).    The  different  possibilities  effect  depends  on  the  risk  behavior  of  producers  (De  Grauwe,  1998).  If  producers  are  risk  averse,  an  increase  in  exchange  rate  volatility is expected to decrease their export because they will move their sales from foreign markets to  domestic markets. However, if producers are adequately risk averse, a volatility increase will stimulate  producers to increase their export volume.   The empirical findings of impact of exchange rate volatility on trade have remained inconclusive at best.  In  fact,  numerous  studies,  theoretically  and  empirically,  have  attempted  to  find  the  nature  of  the  relationship  between  exchange  rate  volatility  and  exports  and  reported  both  positive  and  negative  relationships, but some have reported no significant relationship3.   The empirical results of De Grauwe and Skudelny (2000) and Bacchetta & van Wincoop (2000) suggest  that  under  certain  regularity  conditions,  the  exchange  rate  volatility  lead  to  increase  trade  flows.  The  same  finding  also  comes  from  Langley  et  al.  (2000).  It  shows  that  exchange  rate  variability  positively  affects poultry exports to Thailand. The negative effect of volatility is showed by Arize, Osang,  & Slottje  (2000),  Chowdhurry  (1993),  Dell’Ariccia  (1999),  Kim  and  Lee  (1996),  Peree  and  Steinherr  (1989),  Bahmani  (2002)  and  Doganlar  (2002).  Cho,  Sheldon  &  McCorriston  (2002)  that  used  the  sectored  analysis,  and  Coric  and  Pugh  (2010)  also  reported  the  negative  relationship  on  average.  Baaka,  Mahmoodb  and  Vixathepc  (2007)  used  the  Japanese  export  data  indicated  a  negative  and  significant  long‐run  relationship  between  exports  and  exchange  rate  volatility  in  South  Korea,  Singapore  and  Thailand, and a positive but insignificant long‐run relationship.  In  Indonesian  cases,  Goeltom  (1997),  Susilo  (2001)  and  Rahutami  and  Kusumastuti  (2007)  found  that  volatility had the significant effect on trade only in the long run, but  not in the short run, and it only  appeared in some Indonesian trade partners. Aristotelous  (2001),Gagnon (1993) dan  Bailey, Tavlas, &  Ulan (1986) showed that there is no evidence that volatility had a significant impact on trade volume.  Boug and Fagereng (2010) also found no "evidence suggesting that export performance (of Norwegian  firms)  has  been  significantly  affected  by  exchange  rate  uncertainty".  Tenreyro  (2007)  who  used  a  simultaneous  estimation  approach  found  no  significant  impact  of  nominal  exchange  rate  volatility  on                                                               3

According to Cote (1994) ambiguous results of research on the effect of exchange rate volatility on trade due to  differences in measuring instruments and methods of volatility measurement as well as the rapid advancement of  the financial sector. The rapid development of financial sector causes the the possibility of hedging, so the risk of  bias can be reduced. 

5   

trade flows. Eicher and Henn (2009) who used the gravity equation also do not find a robust impact of  exchange rate volatility. Baum and Caglayan (2010) also conclude the same thing.   The following table shows the summary of the result of the previous researches.   Table 2 Exchange rate volatility and trade: literature survey  Study  Akhtar and Hilton (1984)  Gotur (1985)  Bailey et al. (1986)  Bailey et al. (1987)  Brada and Mendez (1988)  Pere and Steinherr (1989)  Savvides (1992)`  Chowdhury (1993)  Mckenzie and Brooks (1997)  Aristotelous (2001)  Vergil (2002)  Das (2003)  Baak (2004)  Kasman and Kasma (2005)  Arize et al. (2005)  Chit (2008)  Hondroyoannis et al. (2008) 

Sample period  1974‐1981Q  1974‐1982Q  1973‐1984Q  1962‐1985Q  1973‐1977A   1960‐1985A  1973‐1986A  1973‐1990Q  1969‐1995Q  1989‐1999A  1990‐2000Q  1980‐2001Q  1980‐2002A  1982‐2001Q   1973‐2004Q  1982‐2005Q  1977‐2003Q 

Research method used  OLS  OLS  OLS  OLS  Cross section  OLS  Cross section  VAR  ARCH  Gravity model  Standard deviation  ADF, ECM, Cointegration  OLS  Cointegration, ECM  Cointegration, ECM  Panel cointegration  Panel  data  estimation  techniques 

Main results  Negative effect  Little to no effect  Not significant, mixed effect  Little to no effect  Positive effect  Negative effect  Negative effect  Significant negative effect  Generally positive effect  No effect on export   Negative effect on export  Significant negative effect on export  Significant negative effect on export  Significant negative effect on export  Significant negative effect on export  Significant negative effect on export  Significant negative effect on export 

Note: A= annual, Q = quarterly, M = monthly  Source: Oztruk (2006, p 88‐92)    Methods of Estimation  This  paper  examines  the  impact  of  real  exchange  rate  volatility  on  export  and  import  of  ten  ASEAN  member  states  over  the  annual  period  from  2001  to  2011.  The  ten  AMSs  are  Brunei  Darussalam,  Cambodia, Indonesia, Lao PDR, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand, and Vietnam. The  panel dataset of 110 observations is used.   The estimation model is,    

(5) 

   

(6) 

  Where  αij  and  ij  are  the  unobservable  country‐specific‐effect.  This  unobservable  effect  captures  the  time invariant country specific effects, such as cultural, economic and institutional factors that are not  explicitly  represented  in  the  model  (Chit,  Rizov  and  Willenbockel,  2010).  Whilst  the  Xijt  is  real  total  export value of each AMSs; Mijt is real total import value of each AMSs; GDPFit is the real gross domestic  product of the main trade partner of each AMSs; GDPit is the real gross domestic product  of each AMSs;  VRERit is exchange rate volatility (measured by standard deviation), RERit is real exchange rate (defined  6   

as exchange rate (the price of foreign currency  in domestic currency. This article used USD as foreign  ; TOTit  is term of trade (defined as relative price of 

currency) of each AMSs increase with TOT 

non  tradable  to  tradable  goods).  TOT  is  measured  by   

    .  where    CPI  is  the  domestic  country’s 

consumer price index, and PPI is the trading partner’s producer or wholesale price index. The sources of  data are Statistics from ASEAN Secretariat and Asian Development Bank.   The main trade partner of each AMSs is the country that has the biggest percentage of trade. Based on  data from 2005 to 2011 the main trade partner of each AMSs is followed.    Table 3 Main Partners – Export Destination Country  (average of 2005‐2011)    Home Country 

Country destination Japan

Percentage of total Export  (average % from 2005 to 2011)  43.42

Cambodia 

United State

31.47

Indonesia 

Japan

16.57

Lao PDR 

Australia

26.48

Malaysia 

Japan

11.43

Myanmar 

India

11.43

Philippines 

Japan

18.46

Singapore 

Hongkong

11.03

Thailand 

Japan

10.81

Viet Nam 

United State

17.43

Brunei Darussalam 

   

 

Source : ASEAN Secretariat 

Japan  is  the  main  country  destination  of  export  from  Brunei  Darussalam  that  covers  43.2%  of  total  export. Japan is also the main export destination for Indonesia, Malaysia, Philippines and Thailand that  has a proportion of total export  respectively 16.57%; 11.43%; 18.46% and 10.81%. 17.43% and 31.47%  of  the total export of  Vietnam and Cambodia is exported to USA. The other main destination countries  are India, Australia and Hongkong.   This paper used panel regression, mainly the fixed‐effects model. Fixed effect model is used because the  time dimension (T) of panel is larger than cross‐sectional dimension (N) (Hsiao, 1999). In this case, the  fixed‐effects  coefficients  are  consistent  and  asymptotically  efficient.    However,  a  major  limitation  of  fixed‐effects model eliminates all time‐invariant explanatory variables. Based on the previous research  (Chit, Rizov and Willenbockel, 2010), this article also employed the random‐effects model to check the  robustness of results and to control for the effects of the time‐invariant explanatory variables.  Based on  theory and previous empirical findings, the hypotheses of regression coefficients  are: αij and 4  0; 1 >  0; 2 and 2 0 (it depends on risk behavior);  3 > 0; 4 > 0; 1 > 0; 3  0; 4 > 0; 1 > 0; 3 

Smile Life

When life gives you a hundred reasons to cry, show life that you have a thousand reasons to smile

Get in touch

© Copyright 2015 - 2024 PDFFOX.COM - All rights reserved.