ESRI Discussion Paper No.313
米国におけるリーマンショックの真因:
―時変型ボラティリティ構造ショック付データリッチDSGEモデルのベイズ推定

2014年12月
  • 飯星博邦首都大学東京大学院社会科学研究科教授
  • 松前龍宜内閣府経済社会総合研究所主任研究官
  • 西山慎一東北大学大学院経済学研究科准教授

日本語要旨

本稿は、米国において2007年12月~2009年6月に生じたGreat Recessionと呼ばれる不況の原因を探るために、標準的ニューケインジアン型の確率的動学一般均衡(DSGE)モデルに銀行部門と企業部門の両部門に自己資本ショックを導入した。また、これらの構造ショックにレバレッジ効果を持つ時変型ボラティリティという特性を持たせ、データリッチ推定法から40系列のマクロ時系列データを用いて推定を行った。DSGEモデルの観点から、米国のリーマンショック不況について以下の3点を実証結果として示した。(1)企業部門の自己資本が毀損するより先に銀行部門の自己資本ショックが負の方向に徐々に拡大していた。(2)本モデルでは、標準的DSGEモデルの結果と異なり、不況後の景気変動の大部分が企業部門の自己資本ショックによって引き起こされていた。(3)不良債権買収プログラム(TARP)が金融機関の救済に効果的であった一方で、企業部門のバランスシートの毀損は依然として歯止めがかかっていなかった。さらに計量的手法で明確になったのは、時変型ボラティリティ付構造ショックをDSGEモデルに導入した場合、標準的DSGEモデルと比較すると構造ショックの信用区間が半分以下に狭まった点である。これは時変型ボラティリティ付構造ショックが現実的な仮定であることを示唆している。つまり、現実の経済では平時ではボラティリティ(不確実性)は小さいが、景気循環の転換点ではボラティリティ(不確実性)は大きく変化することを示している。

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全文の構成

  1. 1ページ
    Abstract
  2. 2ページ
    1 Introduction
  3. 4ページ
    2 Data Rich Approach with Stochastic Volatility Shocks
    1. 4ページ
      2.1 Stochastic Volatility with Leverage in DSGE models
    2. 5ページ
      2.2 Data Rich DSGE Models
      1. 5ページ
        2.2.1 Significance of Data Rich DSGE models
      2. 6ページ
        2.2.2 Dynamic Factor Model (DFM)
      3. 7ページ
        2.2.3 Data-Rich DSGE Model
    3. 8ページ
      2.3 Data Rich DSGE models with Stochastic Volatility
      1. 8ページ
        2.3.1 Stochastic Volatility in a Data-Rich DSGE models
      2. 9ページ
        2.3.2 Transformation into Estimated State Space Model
  4. 10ページ
    3 The DSGE model with Two Financial Frictions in Corporate and Banking Sectors
    1. 10ページ
      3.1 Financial Friction in Corporate Sector
      1. 10ページ
        3.1.1 Entrance and Exit of Entrepreneurs
      2. 11ページ
        3.1.2 Individual Entrepreneur’s Problem
      3. 12ページ
        3.1.3 Debt Contract
      4. 12ページ
        3.1.4 Aggregation
    2. 13ページ
      3.2 Financial Friction in Banking Sector
      1. 13ページ
        3.2.1 Entrance and Exit of Bankers
      2. 14ページ
        3.2.2 Individual Banker’s Problem
      3. 15ページ
        3.2.3 Aggregation
    3. 16ページ
      3.3 Incorporation of the two Frictions within the DSGE model
  5. 17ページ
    4 Method of Estimation
  6. 19ページ
    5 Preliminary Settings and Data Description
    1. 19ページ
      5.1 Specifications of Four Alternative Cases
    2. 20ページ
      5.2 Calibrations and Priors of Parameters
    3. 20ページ
      5.3 Data Description
  7. 22ページ
    6 Empirical Results
    1. 22ページ
      6.1 Key Structural Parameters
    2. 23ページ
      6.2 Structural Shocks and their Volatilities
    3. 25ページ
      6.3 Historical Decompositions
    4. 27ページ
      6.4 Observations and Interpretation
  8. 28ページ
    7 Conclusion
  9. 29ページ
    A Appendix
    1. 29ページ
      A.1 Sampling Stochastic Volatility with Leverage
      1. 29ページ
        Step 1: Draw the structural shocks
      2. 29ページ
        Step 2: Draw the stochastic volatilites
      3. 30ページ
        Step 3: Draw the indicators of the mixture approximation
      4. 31ページ
        Step 4: Draw the coefficients
    2. 31ページ
      A.2 Simulation Smoother of Model Variable
      1. 31ページ
        Step 1: Kalman filter for state space model is implemented.
      2. 32ページ
        Step 2: Generate values
      3. 32ページ
        Step 3: Smoothing of structural shocks
      4. 32ページ
        Step 4: Generate model variables
    3. 32ページ
      A.3 Sampling of Parameters Set
      1. 33ページ
        Step 1. Sampling
      2. 34ページ
        Step 2. Sampling
    4. 35ページ
      A.4 The Remaining Framework of the DSGE model
      1. 35ページ
        A.4.1 Household Sector
      2. 36ページ
        A.4.2 Capital Production Sector
      3. 37ページ
        A.4.3 Retailing Sector
      4. 37ページ
        A.4.4 The Rest of the Economy
      5. 38ページ
        A.4.5 Structural Shocks in the Model
  10. 38ページ
    References
  11. Data Appendix
    1. Table 1: Specifications of Four Alternative Cases
    2. Table 2: Calibrated Parameters and Key Steady States
    3. Table 3: Prior Settings of Structural Parameters
    4. Table 4: Posterior Estimates of Key Structural Parameters
    5. Table 5: Timings of Peaks of the Financial Shocks
    6. Table 6: Average Ranges of 90% Credible Interval of Structural Shocks over the entire sample peiods
    7. Table 7: Average Ranges of 90% Credible Interval of Stochastic Volatilities in the entire sample peiods
    8. Table 8: Leverage Effect of Structural Shocks: Correlation between the Sign of Shock and its Volatility
    9. Table 9: Posterior Estimates: Case A and Case B
    10. Table 10: Posterior Estimates: Case C and Case D
    11. Table 11: Posterior Estimates of Parameters of SVs: Case C and Case D
      1. (a) Case A (Blue)
      2. (b) Case B (Red)
    12. Figure 1: Structural Shocks with i.i.d. Normal in Cases A and B
      1. (a) Case C (Blue)
      2. (b) Case D
    13. Figure 2: Structural Shocks with SV in Cases C and D
      1. (a) Case C (Blue)
      2. (b) Case D (Red)
    14. Figure 3: Stochastic Volatilities of Structural Shocks in Cases C and D
      1. (a) Case A (b) Case B
      2. (c) Case C (d) Case D
    15. Figure 4: Historical Decomposition of Real GDP
      1. (a) Case A (b) Case B
      2. (c) Case C (d) Case D
    16. Figure 5: Historical Decomposition of Gross Private Domestic Investment
      1. (a) Case A (b) Case B
      2. (c) Case C (d) Case D
    17. Figure 6: Historical Decomposition of Moody’s Bond Index (Corporate Baa)
      1. (a) Case A (b) Case B
      2. (c) Case C (d) Case D
    18. Figure 7: Historical Decomposition of Commercial Bank Leverage Ratio
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