経済分析第21号
短期経済予測パイロットモデル 他

1967年3月
<分析1>
宍戸 駿太郎,田中 章介,長屋 誠一,河野 彰夫
<分析2>
森口 親司,中沢 拓生,土志田 征一

<分析1> 短期経済予測パイロットモデル

(はしがき)

戦後わが国のめざましい高度成長は、一方において3%から15%にわたる大幅な景気の変動を伴っており、かなり不安定な面があったことは否定できない。このため、いっそう適切な政府の経済政策によって経済を安定させる必要性が各方面から強調される一方、最近では、国民所得統計と関連統計指標を使用した四半期別や半期別のマクロモデルによる計量経済学的研究がきわめて重視される傾向になってきた。しかし、昭和41年4月に国民所得統計が大幅に改訂されたため、旧国民所得統計によるモデル・ビルディングに代わって、新国民所得系列に基づく計量経済モデルの作成が必要とされるようになった。

本稿における四半期別マクロモデルは、新国民所得統計を使用した新しいマクロモデルのうちの一つであり、約100本前後の構造方程式からなる「短期経済予測マスターモデル」に対するパイロットモデルとしての役割を果している。この短期経済予測モデル・プロジェクトは経済研究所における関連ユニットの共同研究として、昭和41年度から作業が進められてきたものであって、本稿はこの中間報告としての性格をもっている。

最初に、その他のマクロモデルと比較するため、このパイロットモデルの性格について要約しておこう。

1.一般に、従来の四半期別マクロモデルでは、支出面と若干の価格デフレーターしか扱っておらず、分配所得、租税およびその他の取引勘定は無視される傾向があったが、このモデルは、国連標準方式(UN-SAN)に基づく六つの取引勘定から構成されている四半期別国民所得統計を完全に包含している。また、経済企画庁の中期マクロモデル〔1〕、大阪大学四半期モデル〔4〕およびアメリカの若干の四半期モデル〔2〕 〔6〕 〔7〕 〔8〕と同様に、支出面の変数は、名目値と実質値によって表示されるが、その他の変数は名目表示である。なお、このモデルは、短期的な経済予測を容易に行なうという観点から、すべて季節調整済みのデータ(年率表示)を使用して、モデル推計が行なわれている。

2.このモデルは53本の構造方程式からなり、そのうち30本は定義式である。したがって、モデルの規模は中期マクロモデルとほとんど同じであるが、現在作業中のマスターモデルでは、特に投資、消費、物価、金融および賃金等についても拡充が行なわれている。

3.中期マクロモデルと同様に、理論および統計的観点から、必要な場合には内生変数相互が非線型に定式化されている。したがって、モデル体系の解法にはブロック分割による収束計算方法が用いられている。

4.このモデルは、おもに財政金融政策による短期的な有効需要の調整を目的としているけれども、農業から工業への労働異動、設備投資によって誘因される技術進歩および潜在的な経済成長力等のような長期的な要因についても考慮されている。

5.モデルの予測力および量的な政策目標の設定とその実施に対する有効性をみるため、各種のテストとシミュレーションが行なわれているが、後述のように、高い予測精度と現実的なシミュレ-ション結果が得られている。


〔1〕 Economic Planning Agency, Econometric Models for Medium-Term Economic Plan.1964-1968 (1965)

〔2〕 Evans, M. K., Multiplier Analysis of a Post-war Quarterly U.S. Model and Comparison with Several Other Models (Review of Economic Studies , Oct. 1966, Vol. XXXIII (4) No.96)

〔4〕 Ichimura, S., L. R. Klein, K. Koizumi, Y. Shinkai and K. Saito, "Quarterly Economic Model of Japan : 1952-59", Osaka Economic Paper , XII(2)(March,1964)

〔6〕 Klein, L. R., "A Post-war Quarterly Model : Description and Applications" Models of Income Determination (Princeton University Press,1963 )

〔7〕 Klein, L. R. and Evans, M. K. "Experience with Econometric Analysis of the American "Konjuktur" Position (A Paper prepared for an International Conference," Is the Business Cycle Obsolete?")(April, 1967)

〔8〕 Liebenberg, M., A. A. Hirsch, and J. Popkin, "A Quarterly Econometric Model of the United States : A Progress Report" (Survey of Current Business , May 1966, Vol.46, No.5)


全文の構成

  1. 1ページ
    I.はしがき別ウィンドウで開きます。(PDF形式 486 KB)
  2. 1ページ
    II.構造方程式
  3. 13ページ
    III.内挿テスト-昭和29~40年度-
  4. 18ページ
    IV.外挿テスト-昭和41年度-
  5. 18ページ
    V.財政金融政策の効果
  6. 24ページ
  7. 24ページ
    VII.むすび
  8. 25ページ
    参考文献
  9. 26ページ
    付1.部分テストのグラフ
  10. 37ページ
    付2.参考式

<分析2> 計量経済モデルにおける予想統計の利用(注1)

(序)

本稿は予想統計の利用により計量経済モデルの精度を高めることを意図している。今回は「その1」として、当庁調査局調べ「法人企業投資予測調査」による設備投資計画データの特性とのその直接的予測力を調べ、さらにこれを半年次モデルに導入してモデルの精度を向上させることを試みた。続いて次回(経済分析第23号に発表予定)は日本銀行統計局調べ「主要企業短期経済観測」による設備投資および在庫投資計画データを四半期モデルに導入することによって計量経済モデルの改良の可能性を確かめることとしたい。

すでによく知られているように、わが国には諸外国と比して、かなり多くの予想、計画調査がある。それらは当庁「法人企業投資予測調査」、「企業経営見通し調査」、「消費者動向予測調査」、通商産業省「主要産業の設備投資計画調査」、日本銀行「主要企業短期経済観測」、「中小企業業況予測」、日本開発銀行「設備投資計画調査」等であるが、その歴史が浅いために従来これらの時系列データを十分に計量的分析に利用するところまでいたっていなかった。

また、従来なされてきた分析においては、分析の中心は主としてデータの計画および実現過程にあり、計量モデルの中に予想データを導入した例としては、日本銀行統計局による「計量経済モデルにおけるビジネス・サーベイ・データの有用性-在庫循環モデルに関する一試論」があるにすぎない。しかし、これも在庫モデルに限られているので、日本経済のマクロ・モデルに予想データを使用する試みとしては初めてといってよい。

ところで、予想データをマクロ・モデルに導入するメリットとして、後述するように国民所得統計ベースでの法人企業設備投資のうち、当庁調査の投資予想データを用いた場合は約60%、日本銀行調査データを用いた場合でも約40%を外生的に決めてしまうため、設備投資関数の内生性が減少する。その結果モデル全体のオートノミーが低下してシミュレーションの結果が安定的になることは明らかである。

逆にデメリットとしては予想データの特性がかなりモデルの性能を支配することがあげられる。つまり予想データが景気の転換点に対してラグをもつということ、およびデータの計画・予想期間に制限があるため、1年以上の予測をそのままでは行なうことができないということである。


(注1) 本分析は1967年にパリで行なわれた第8回CIRET国際会議(英国名:International Contact on Business Tendency Surveys)において報告されたものである。使用した「法人企業投資予測調査」のデータについては当庁調査局統計課の協力によっている。


全文の構成

  1. 41ページ
    I.序別ウィンドウで開きます。(PDF形式 814 KB)
  2. 41ページ
    II.調査の概要
  3. 43ページ
    III.データの特性および直接的投資予測
  4. 46ページ
    IV.設備投資の計画と実現
  5. 48ページ
    V.モデル・ビルディング
  6. 55ページ
    VI.モデル・テスト
  7. 61ページ
    参考文献
  8. 63ページ
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