計量分析概論 - ユビキタスプロバイダ DTI

計量分析概論
稲葉 弘道
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1.経済学における計量分析
 経済理論+統計学(数学)
統計的手法の助けを借りて、経済変数
間の経済理論により導かれる量的関係
を見いだすことを目的とする。
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1)計量経済学の課題
経済を分析する上での多種多様の問題提起
 経済成長率の見通し
 為替相場の動向
 地域開発の見通し
 農産物貿易のセーフガードの影響
 景気対策の効果
 消費税率上昇の影響

経済理論の検証
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2)理論経済学との関係
理論経済学:経済理論を数式化し式の係数に
仮の数値を与えて経済変数間の係を解析する学問
↓
↓←統計的手法(統計学)、経済統計データ
↓
および コンピュータ
計量経済学:具体的数値を与える
無味乾燥なデータ→真実を語らせる
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2.実証科学としての経済学
複雑な経済社会の実態を説明する仮説の提示
↓
仮説の実証力を検証する(統計学)
↓
新しい理論の誕生
理論 ←→ 実証
フィードバック
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経験的事実によって検証された理論モデ
ルから因果序列
→ 一般化(理論)
例)デュゼンベリーの相対所得仮説
個人の貯蓄率
←
所得 ?
統計データによれば
貯蓄率はその属する社会集団に中にお
ける、その人の所得順位によって決定
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統計的事実
貯
蓄
率
→
新しい仮説
黒人
白人
所得
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統計データを正しく読むためには、
経済理論及び現実経済の理解が必要
例)統計データだけでの物事の判断の危険性
1)自動車生産
1975~78年 694万台~927万台
33.5%/年↑
1981年? 1238万台..従来の伸び率
1975~78年の生産増加は予想以上に好調
欧米諸国が自動車の輸出規制を求めてくる
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3)輸出数量と大学卒業者
相関係数=0.944
密接な関係があるのか?
経済分析には必要
→ 因果関係は?
経済成長
↑
↓
所得増加
←→
輸出増加
見せかけの
相関?
→
教育費増加 →大学卒業者数
↑
↑?
学歴偏重社会
人口
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計量経済学の心構え
相関係数など数値にまどわされない
 因果関係を見抜く

グラフを書く→本質的関係を読み取る
(パソコンの利用)
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3.計量経済学の方法
1.
2.
3.
4.
計量経済モデルの定式化
理論変数と実際のデータの対応
モデルのパラメータの推定と検定
モデルによる予測やシミュレーション
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1)計量経済モデルの定式化
例)需要関数
効用 U=(a1+q1)α(a2+q2)β を
予算制約式 y =p1q1+p2q2 のもとで
効用(関数)の最大化
q1=-βa1/(α+β)+α/(α+β)・(y/p1)+αa2/(α+β)・(p2/p1)
q2=-αa2/(α+β)+β/(α+β)・(y/p2)+βa1/(α+β)・(p1/p2)
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需要関数から
①所得と相対価格の関数
②所得は実質所得
③所得と価格に関して0次同次->貨幣錯覚無し
①全効用は正
②限界効用は正
③限界効用は逓減
から
0<α/(α+β)<1 , 0<β/(α+β)<1
など、パラメータの制約が得られる。
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2)理論変数と実際のデータの対応

Q
確定モデル
q1=β0+β1・(y/p1)+β2・(p2/p1)
β1<0:理論
Q=β0+β1P
いかにして
β0,β1を定める
か?
P
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3)モデルの推定と検定
確率モデル
q1=β0+β1・(y/p1)+β2・(p2/p1)+u
Q
Q=β0+β1P+u
*
* * *
β0,β1は
最小二乗法で求
める
*
*
P
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4)予測やシミュレーション
経済政策の判断のための基礎データを
提供する
 経済の実態を速やかに判断して適切な
政策措置を取ることが


経済政策の実践的機能……実験不可能
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政府経済見通し
予測+ 計画
前提条件の違いにより、予測結果は違ってくる
実験できない社会経済現象への模擬実験である
計量経済モデル
C=50+0.7Y
Y=C+I
内生変数:C,Y 外生変数:I
投資Iを与えれば、C,Yが求まる
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4.計量経済モデル分析の歴史
単一方程式推定 ... 20世紀前半まで
(最小二乗法) →
1方向の因果関係
コブ・ダグラス型生産関数
logQ=β0+β1logK+β2logL+ε
複雑な双方向の因果関係の経済社会現象を表せない
↓
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「計測なき理論」経済理論
↑ 静態的均衡理論
↓ 大量の非自発的失業
 「理論なき計測」実証研究

ハーバード景気予測(1929年の失敗)
経済現象を統一的把握できず
経済政策の指針を引き出せない
「理論に裏打ちされた計測」を目指して
エコノメトリック・ソサエティの発足
(1930年)
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
連立方程式へ
1)手法解決の時代
C=50+0.7Y
Y=C+I
問題点:最小二乗法
...
ガウス
自然実験科学への適用...説明変数が制御実験可能
経済社会現象には実験は不可能
1940年代後半~60年代前半
コウルズ委員会による手法開発
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2)計量モデル万能と思われた時代
L.R.クラインによる米国のマクロ経済モデル
10本にも満たない連立方程式モデル
1921年~41年(大恐慌を含む)をかなり
な精度で推定
ケインズ政策をとればどの様な影響を及ぼす
か?
統計資料の整備+コピュータの進展
↓
モデルの大型・精緻化
↓
推定ないし予測精度の向上
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3)挫折の時代
第1次世界石油危機
構造変化に対応しきれない←過去のデータ
ケインズ経済学(計量経済モデル)
↓↑
マネタリスト(時系列分析)
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計量モデル分析は無能か?
経済理論の検証 → 有効。
代わり得る手法はない。
予測について
過去の構造を前提としている
→大きな構造変化には対応できない
時系列分析とは互いに補完的に使用すべき
いずれにしても、理論をデータによって計測す
るだけでなく、経済予測を、さらに政策効果
を数量的に分析する手法は計量モデル分析を
おいて他にない。
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5.計量経済モデル分析以外
の手法
1)時系列分析
自己の将来は過去の推移に隠されている
自己回帰モデル
yt=β1yt-1+・・・+βkyt-k +・・+ut
経済現象 ...不確実な人間行動の結果
経済変動
系統的変動 ... 計量モデル分析
確率的変動 ... 時系列分析
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2)産業連関分析
経済と産業の相互依存の網の目をどう解くか
1産業への刺激→直接効果→間接効
果・・・・
例:東京湾横断橋(建設業への直接需要)
建設業→鉄鋼→自動車→タイヤ工業
↓
↑
↓
│
セメント └
工作機械 ←┘
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積み上げ計算では不可能
↓
産業間の究極的な波及効果を整合的に求め
るには?
↓
産業連関分析
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例:機械部門に1億円の需要
鉄鋼
2298万円
その他鉱工業 3660
商業・運輸
1542
機械
14609
(4609万円の間接効果)
農林水産
307
:
:
-------------
計
24955
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
計算手法:産業連関表
部門Ⅰ 部門Ⅱ
部門Ⅰ
X11
X12
最終需
要
F1
部門Ⅱ
X21
X22
F2
付加価値
V1
V2
生産
X1
X2
生産
X2
X1
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x11+x12+F1=X1
x21+x22+F2=X2
aij=xij/Xj -->
xij=aijXj
a11X1+a12X2+F1=X1
a21X1+a22X2+F2=X2
(1-a11)X1-
a12 X2=F1
-a21 X1+(1-a22)X2=F2
F1,F2 の最終需要を与えれば、
究極的な生産量X1,X2 が求まる。
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付録
最大化問題
効用 U=q1α q2β を
予算制約式 y =p1q1+p2q2 のもとで効用の最
大
ラグランジェの未定乗数法で解こう。
L=q1α q2β+λ(y-p1q1-p2q2)
Lをq1 , q2 , λで偏微分して0とおき、
Lq1=αq1α-1q2β -λp1 =0
Lq2=βq1α q2β-1 -λp2=0
Lλ= y -p1q1-p2q2=0
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1番目2番目の式からLq1 とLq2の比を
とると
q2=(β p1/αp2)q1
になる。これを3番目の式に代入すると、
q1=α/(α+β)・(y/p1)
q2=β/(α+β)・(y/p2)
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