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.

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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 所得と消費のデータを１９９０年から２０００年まで集めて、消費関数を推定！
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２０００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 300 210 1991 320 238 1992 340 248 1993 360 268 1994 380 288 1995 400 1996 420 305 1997 440 321 1998 460 333 1999 480 366 2000 500 369 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
第２ステップ：以下のサイトよりXXTSPダウンロードします. 第３ステップ：XXTSPを起動．初期画面の説明は以下． 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． 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 データ収集：年データ② Ｒｅａｄ(file=“shohi.csv”) YR shoto shohi ; ｓｈｏｈｉ.csvは右のように
1990 300 210 1991 320 238 1992 340 248 1993 360 268 1994 380 288 1995 400 1996 420 305 1997 440 321 1998 460 333 1999 480 366 2000 500 369 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Ｒｅａｄ文です。 Ｒｅａｄ(file=“shohi.csv”) YR shoto shohi ;

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 ; 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

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 1９９５：１　 ２０００：４　; 　　サンプル期間指定 READ(File=“ｓｈｏｈｉ.csv”)　ＹＲ　ｓｈoｈ　ｓｈot　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『ＴＳＰ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

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: :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