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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= 年データ SMPL 1990 2000; サンプル期間指定 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 ; → サンプル期間指定 READ(File=“shohi.csv”) YR shoh shot i KB; ShohShot=shoh/shot; → 比率 LShot=log(Shot); →LOG SMPL 1995:2 2000:4 ; サンプル期間変更 GR= shoh / shoh (-1); → 成長率 OLSQ shohshot C Lshot (-1) gr i KB ; STOP; ↑ ラグ 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


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