マクロ経済データの 時系列分析 同志社大学 中尾ゼミ 印刷用. 分析の目的 マクロ経済データを日経 NEEDS を使って収 集し，統計的に分析して，因果関係を明 らかにする． 例①日本の株価が 3 万円超から１万円代に低 下した原因を解明する． 例②日本経済成長率が低下してきた原因を 解明する.

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1 マクロ経済データの 時系列分析 同志社大学 中尾ゼミ 印刷用

2 分析の目的 マクロ経済データを日経 NEEDS を使って収 集し，統計的に分析して，因果関係を明 らかにする． 例①日本の株価が 3 万円超から１万円代に低 下した原因を解明する． 例②日本経済成長率が低下してきた原因を 解明する

3 仮説： 所得増加⇒消費増加 説明変数  被説明変数 所得  消費 SHOHI ＝ α ＋ β ・ SHOTOKU α ＝所得ゼロ時の消費 β ＝１万円所得が増加する増加する消費 所得と消費のデータを１９９０年から２ ０００年まで集めて、 消費関数を推 定！

4 消費関数とは？ 所得消費 1990 300210 1991 320238 1992 340248 1993 360268 1994 380288 1995 400300 1996 420305 1997 440321 1998 460333 1999 480366 2000 500369 所得と消費の関係

5 消費関数の推定方法 第１ステップ：データを収集します。 マクロ経済データ収集方法は以下で説明しています http://xplala.aa0.netvolante.jp/class/macrodatabase.pdf 第２ステップ：以下のサイトより XXTSP ダウンロードします. http://www1.doshisha.ac.jp/~tnakao/ 第３ステップ： XXTSP を起動．初期画面の説明は以下． http://xplala.aa0.netvolante.jp/class/HowToUseXXTSP.mht 第４ステップ：新しい TSP プログラムを作成．説明は下にあ ります． http://xplala.aa0.netvolante.jp/class/HowToTSPMacro.mht 第５ステップ：プログラムを実行します（初期画面を参照）.

6 データ収集：年データ① NEEDS データベース の 『マクロ経済 データ』を使って、年データを収集す るとデータには、年号が 先頭に 自動的 に付加されます。 例えば、 国内所得と民間消費のデータを １９９０から２０００まで収集して、 ｓｈｏｈｉ.csv と言う名前で保存すれば

7 1990300210 1991320238 1992340248 1993360268 1994380288 1995400300 1996420305 1997440321 1998460333 1999480366 2000500369 ｓｈｏｈｉ.csv は右のよう に 年号 所得 消費 となります。したがって このファイルから、データ を読み込むときには、 年号 所得 消費 とする必要があります。 以下が、そのときのＲｅａ ｄ文です。 Ｒｅａｄ (file=“shohi.csv”) YR shoto shohi ; データ収集：年データ ②

8 TSP プログラム① このときのＴＳＰプログラムは以下のようにします： OPTIONS CRT; 画面表示用 FREQ A; A= 年ﾃﾞｰﾀ SMPL 1990 2000; ｻﾝﾌﾟﾙ期間指定 READ(File=“shohi.csv") YR shoto shohi; OLSQ shohi C shoto; 最小自乗法実行 END; ＸＸＴＳＰでプログラムを新しく作成する方法は http://xplala.aa0.netvolatne.jp/class/HowToTSPMacr o.mht http://xplala.aa0.netvolatne.jp/class/HowToTSPMacr o.mht

9 消費関数の推定結果１ 次は赤で囲まれた部分を拡大

10 消費関数の推定結果２：拡大 紫⇒決定係数 緑⇒ C ＝切片 紫⇒説明できる割 合 ブルー⇒ SHOTO の傾き

11 P-Value P 値 P- 値が 0.1 以下なら、統計的に有意 ⇒影響を与えているとする 例： SHOTO の P- 値は０．００ →SHOTO は SHOHI に影響与えてい る。 （影響を与えていない確率が０％） P- 値が 0.1 以上なら、統計的に有意 で はない⇒影響を与えていないとする （影響を与えていない確率が１０％以 上）

12 四半期データで ３つの説明変数 説明変数として、 四半期データで 1995 年第１四半期から 2000 年第 4 四半期まで 被説明変数に消費、 説明変数に、所得、利子率、株価を収集した 場合には、データは 年度＋四半期番号 消費 所得 利子率 株価 となります。

13 データ内 容 １９９２年第４四半期以降は省略

14 TSP プログラム②：四半期デー タ このときのＴＳＰプログラムは以下のようにします： OPTIONS CRT; FREQ Ｑ ; 四半期データ SMPL 1 ９９５：１ ２０００：４ ; サンプル期 間指定 READ(File=“ ｓｈｏｈｉ.csv”) ＹＲ ｓｈ o ｈ ｓｈ ot Risi Kabu ； OLSQ ｓｈｏｈ C ｓｈｏｔ Risi Kabu; END; データ収集し直した後で，ＸＸＴＳＰ初期画面の『Ｔ ＳＰファイルを変更』ボタンをクリックして，前の ＴＳＰプログラム①を，上のように書き直せば OK で す． XXTSP 初期画面は http://xplala.aa0.netvolatne.jp/class/HowToUseXXTSP. mht http://xplala.aa0.netvolatne.jp/class/HowToUseXXTSP. mht

15 成長率 被説明変数か説明変数に成長率を使う場合 ． 例えば，所得 shot の変化率（上昇率か低下 率）を GR と名付けて利用する場合には TSP プログラムは GR= shot / shot(-1); とします．この GR を OLSQ で利用します． 例 :OLSQ shoh C shot GR ……;

16 ログ 被説明変数と説明変数の関係が曲線となる と場合には説明変数のログを取ります． 例えば，所得 shot の対数値を Lshot と名付け て利用する場合には TSP プログラムは Lshot =log(shot1); とします．この GR を OLSQ で利用します． 例 :OLSQ shoh C Lshot GR ……;

17 比率 収集したデータを使って比率（割合）を 説明変数か被説明変数にするケースもあ ります｡ この場合には，例えば，消費を所得で割っ た値＝消費性向であれば TSP プログラムで ShohShot=shoh/shot; として，以下のように使う． OLSQ shohShot C Lshot GR

18 ラグ 被説明変数と説明変数の関係に遅れが存 在すると思われる場合．例えば，所得が 消費に与える影響に 1 期の遅れがある場合 には， OLSQ shohshot C Lshot (-1) gr i KB ； とします．遅れが２期であれば OLSQ shohshot C Lshot (- ２ ) gr i KB ； とします．

19 成長率･ログ･比率･ラグ OPTIONS CRT; FREQ Q; SMPL 1995:1 2000:4 ; → ｻﾝﾌﾟﾙ期間指定 READ(File=“shohi.csv”) YR shoh shot i KB; ShohShot=shoh/shot; → 比率 LShot=log(Shot); →LOG SMPL 1995:2 2000:4 ; ｻﾝﾌﾟﾙ期間変更 GR= shoh / shoh (-1); → 成長率 OLSQ shohshot C Lshot (-1) gr i KB ； STOP; ↑ ﾗｸﾞ END;

20 ダービンワトソン値① 推定結果の右上の上から２行目に 例えば， Durbin-Watson =.677032 [.000,.000] というような表示があります． このダービンワトソン値が 1.6 より小さい場合に は推定結果が信頼できません．たぶん 重要な説明変数が抜けているか，推定式の形状 が真実と異なるためです．

21 ダービンワトソン値② ダービンワトソン値が 1.6 より小さい場合 にはまずは，抜けている説明変数を考え て追加してください． これがうまく行かない場合には OLSQ shohshot C Lshot (-1) gr i KB ； とする代わりに AR1 shohshot C Lshot (-1) gr i KB ；し てください．

22 推定結果の最下行に RHO が追加 これは抜けている説明変数の影響を表す