過去の「シリーズ日本経済を考える」については、
財務総合政策研究所ホームページに掲載しています。
http://www.mof.go.jp/pri/research/special_report/index.html

シリーズ
日本経済を考える

マクロ経済モデルのフロンティア―海外の活用事例を踏まえた考察―
財務省財務総合政策研究所主任研究官

高橋 尚吾 1＊90 八木橋 毅司

財務省財務総合政策研究所主任研究官

１．序説
経済学の分野において、特定のショックが経済に与連載える影響や今後の経済に関する見通し等を検証する（2018）も言及している通り、全ての分析目的に耐え得る万能なマクロ経済モデルというものは存在せず、分析目的に応じて適切なモデルを取捨選択すべきという考え方が主流となりつつある。

日本経済を
考える

ツールとして、マクロ経済モデルが広く用いられていどのようなモデルが必要かという議論に対して一貫る。マクロ経済モデルとは、現実の経済を複数の方程した解答をすることは依然として困難であり、今後も式体系で模したものであるが、その性質についてはモ

学術界や政策当局を中心に議論が行われるものと思わ

デル間の特徴が大きく異なるため、一概に述べることれる。しかし、今日においては、どのモデルがどのよは困難である。例えば、ティンバーゲンやクラインをうな強みを持つかという点について、一定の評価が蓄始めとする研究者により開発されたいわゆる伝統的な積されつつある。こうした議論を基に、海外の政策当

マクロ計量経済モデルは、平時においては比較的現実

局では、それぞれの分析目的に対して適切なモデルをのデータと整合的であるため、公的および民間機関に構築・所有し、適宜その見直しを行いながら、分析において経済変数の将来予測等にて使われてきた歴史が活用している。そして、こうした政策当局におけるマある。ところが、そうしたモデルは、政策変更によっ

クロモデルを取巻く現状を把握することは、どの分析て生じる経済主体が抱く将来への期待の変化が、彼ら目的に対してどのモデルを用いるかを検討する際のベの行動に影響を与えるというメカニズムを必ずしも内

ンチマークとなり得るだろう。

包しておらず、政策効果の分析手法としては適切では

本稿の目的は、「どの目的に対してどのマクロ経済モないとするルーカス批判にさらされることとなった。

デルを用いるべきか」という点について、実際の活用

この批判を克服するために、期待形成を含む経済理論

事例と併せて、考察することである。一般的に、マクとの整合性を重視したモデルとして後述する DSGE モ

ロ経済モデルと言うと多様な種類があり、その一つ一デルの開発・発展が学術界を中心に進められてきた。

つがそれぞれ大きく特徴を異にする。例えば、Murphy

しかし、DSGE モデルは、その理論的整合性を過度に（2017）は財政当局で用いられている経済モデルを 8重視するあまり、現実のデータとの整合性が必ずしもつに分類し、各種モデルの特徴について整理を行って取れないという課題も指摘されている。この点についいる。本稿では、その中でも特に、ベクトル自己回帰て最近の学術界の動向に目を向けると、Blanchard

モデル、動学的確率的一般均衡モデル、準構造型モデ＊1） 本稿の内容は全て筆者らの個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではない。本稿における取組は、大江賢造氏（財務総合政策研究所総務研究部総務課長）からの問題意識の共有および指示を受け実施したものであり、本稿は平成 31 年 2 月 28 日のマクロモデル研究会にて発表した内容を整理したものである。なお、本稿の作成に当たっては、大江氏に加え、鎌田泰徳氏（財務総合政策研究所専門官）、小嶋大造氏（前京都大学教授）からも貴重なコメントをいただいた。また、上述のマクロモデル研究会において、出席者の皆様からも貴重なコメントをいただいた。
改めて感謝申し上げる。ただし、本稿の記述について残る誤りは筆者らの責任である。

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ファイナンス2019 Jun.

シリーズ 日本経済を考える 90

ルに焦点を当てることとした。続く第 2 節では、マクロ経済モデルを考察した先行研究に倣う形で、各モデ

図 1 ベスト・プラクティス・フロンティア（1980 年代初頭）
理論的整合性

ルの特徴について整理を行う。第 3 節では、海外機関
におけるマクロ経済モデルの活用事例として、米国議会予算局と国際通貨基金のモデルの一部を簡単に取上

リアルビジネスサイクルモデル（Kydland and Prescott, 1982）

準構造型（semi-structural）
モデル

げ、第 4 節にて結語とする。

２．マクロ経済モデルの類型化とその特徴（出所）Yagihashi（2019）

ベクトル自己回帰モデル（Sims, 1980）

実際のデータとの整合性

参考に「理論的整合性」と「データとの整合性」といているモデルを、ベクトル自己回帰（Vector Autore-

う観点から、モデルの特徴を考察する。後述するが、gression, VAR）
、動学的確率的一般均衡（Dynamic

データとの整合性の高い VAR モデルと、理論的整合

Stochastic General Equilibrium, DSGE）モデル、準性に強みのある DSGE モデルは、フロンティア上では構造型（Semi-structural）モデル、産業連関モデル、

対極的な位置づけにあり、その中間に準構造型モデル

応用一般均衡（Computable General Equilibrium）

は位置づけられる。
こうした切り口の他に、各モデルを開発・運用する

ル、世代重複（Overlapping Generation）モデルの際にどれだけのリソースを要するかという点も、極め8 つに分類している。Murphy（2017）によると、各て重要な視点である。例えば、Hjelm et al.（2015）モデルはそれぞれ活用領域ごとにカテゴライズするこおよび Saxegaard（2017）によれば、米国をはじめとができるが、そのうち本稿で取扱う VAR モデル、とした先進国の財政当局は、他の公的機関と比較してDSGE モデルおよび準構造型モデルはマクロ経済の将モデル開発に必要な Ph.D スタッフの獲得競争に遅れ

来予測および政策効果の分析に用いられるモデルであを取りがちであると指摘されている。また、定期的にる＊2。本節では、これら 3 つのモデルに関して、まず人事異動が行われると、モデル開発・維持に必要な専は各モデルの特徴について整理する。

門知識の定着が十分に進まずモデル開発が困難なもの

モデルの特徴を整理する切り口として、本稿ではにもなりかねない。したがって、政策当局はモデルのPagan（2003）が提唱した「ベスト・プラクティス・

特徴だけではなく、その運用に要するコストと利用可

フロンティア」の考え方を用いている。マクロ経済モ

能なリソースも考慮して、モデルの取捨選択をする必

デルにおいては、理論的整合性とデータとの整合性の要がある。この観点から、3 つのモデルが要するコス

間にはトレードオフが存在し、例えば、厳密に経済理トという側面でも、簡単な言及を加えることとする。

論と整合的となるようなモデルを構築すると、実際に表 1 は各モデルの特徴を要約したものである。

観測された時系列データとモデルの結果の間の整合性

表 1 マクロモデル（VAR、DSGE、準構造型）の特徴が損なわれる恐れがあると Pagan（2003）は主張している＊3。図 1 は、両者のトレードオフ関係を示した概念図であり、Pagan（2003）はこれを「ベスト・プラクティス・フロンティア」と呼んでいる＊4。
本稿では、Murphy（2017）に区分に従った 3 つの

モデル名
用途
開発維持コスト
経済変数の予測ベクトル自己回帰○
他モデルのクロスチェック（VAR）モデル
動学的確率的一般均衡
政策シナリオ分析△（DSGE）モデル
経済変数の予測
準構造型モデル×
政策シナリオ分析

日本経済を
考える

モデル、マイクロシミュレーションモデル、財政モデ

連載

Murphy（2017）は、財政当局において広く使われ

政策分析
×
△
△

（出所）Yagihashi（2019）

モデルについて、Pagan（2003）の提唱した概念を＊2） 産業連関モデルや応用一般均衡モデル、マイクロシミュレーションモデルは税に関する分析に、財政モデルと世代重複モデルは財政に関する分析に用いられる。
＊3） 逆に、データとよりフィットするモデルを構築しようとすると、理論的整合性が損なわれることになる。
＊4） 経済学における「生産可能性フロンティア」と似た概念である。
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２.１

ベクトル自己回帰（Vector Autore-

り経済学の領域の最前線で発展してきた。技術進歩とgression, VAR）モデル

いった実物要因が景気変動を引き起こすというリアル・

VARモデルは1980年代初頭に開発されたモデルで、ビジネス・サイクルモデルに端を発し、その後、名目変数の過去のトレンド情報に基づいて将来の数値が定的・実質的摩擦＊6 や財政金融政策、生産コストショッ

まる、いわば「データそのものに語らせる」手法であク等の経済的ショックがモデルに組込まれ、今日の学る。当初のモデルは理論的な制約条件を最小限に抑え術界において標準的に用いられる中規模型 DSGE モデ

たものであったが、最近では構造型 VAR や時変係数

ルに至っている。

VAR、グローバル VAR、ベイジアン VAR といった、DSGE モデルの開発が進んだ背景は、有名な「ルーより多様なモデルが開発され、財政当局によっても活カス批判」を克服することであった（Lucas, 1976）。

用がなされている（Hjelm et al., 2015）。

1970年代当時に広く普及していたマクロ経済モデルは、

連載
日本経済を
考える

VAR モデルの大きな特徴は、モデルの結果と現実

経済主体の行動を簡略化して示した誘導型の方程式にのデータとの間の整合的を重視し、比較的短い将来のよって構築されていた＊7。このようなモデルにおけるパ予測精度に特化している点である。他方で、基本的にラメータは、最小二乗法等の手法を用いて過去のデー

は過去のデータに基づいた推計を行っているため、将タに基づき推定されるが、こうしたモデルでは政策や来期待の変更が現在の行動に影響を与えるメカニズム

環境の変更が将来期待を通じて経済主体の行動に影響を十分に内包していない。図 1 で示される通り、ベスを与えるメカニズムを織り込んでいないため、政策効

ト・プラクティス・フロンティア上では、データとの果分析のツールとしては適切ではないと、ルーカスは整合性に特化した位置づけにある。

主張した＊8。他方、ルーカス批判を克服するべく発展しVAR モデルは広く流通している統計ソフトウェア

た DSGE モデルは、家計や企業の効用・利潤最大化行（EViews や STATA 等）の初期装備として用意されて動や、時間を通じて一定とされるディープ・パラメー

いることや、オンライン上でのプログラムコードの入

タ＊9 に基づいた、いわゆるミクロ的基礎付けのある構造

手が容易ということもあり、最も低コストのモデルと型のモデルである。したがって、経済理論との整合性評価できる。加えて、VAR モデルは手法の枠組が比が極めて高く、政策や経済ショックの波及効果を明示

較的容易であるほか、メンテナンスの多くがデータの的に示すことができる点が DSGE モデルの強みである。

更新作業であるため、ノウハウの引継ぎも容易である。

モデルが提唱された 1980 年代当初は、その学術的

ただし、Murphy（2017）も言及しているが、VAR モ

な関心の高さから DSGE モデルの改良が進められた

デルは財政当局が求めるようなあらゆる期間にわたるが、すぐには政策当局には導入されなかった。しか大量の経済変数の予測という目的には必ずしも適合しし、1990 年代に入り、価格硬直性をモデルに組込むていないため、財政当局ではメインモデルとしてでは手法が開発されたことを皮切りに、各国の中央銀行をなく、メインモデルから得られた結果のクロスチェッ

主導に政策分析のツールとして DSGE モデルが用いら

クのツールとして用いられている＊5。

れるようになった。
DSGE モデルはその学術的に高度な構造から、開発

２.２

動 学 的 確 率 的 一 般 均 衡（Dynamic

段階においては十分なリソースを要するが（Hjelm et

Stochastic General Equilibrium,
DSGE）モデル

al., 2015）、その後のモデルの拡張については、元々モデル自体がモジュラーな構造を持っていることに加え、DSGE モデルは、家計や企業等の経済主体の合理的広く普及しているプログラムソフトであるDYNAREのな行動様式を織り込んだモデルで、過去 30 年にわた

活用等により、相対的に少ないリソースで実現できる。

＊5） 米国連邦準備制度では FRB-US という準構造型モデルを用いてマクロ経済分析を行っているが、その結果を、VAR モデルを使って推計した期待変数を用いた結果と比較して、検証を行っている（Brayton et al., 2014）。
＊6） ここで言う摩擦とは、価格や賃金の硬直性（名目的）や、投資の調整コストや情報の非対称性に起因するエージェンシーコスト（実質的）等を指す。
＊7） 例えば、家計の消費はその時の所得水準に比例して増加する、という誘導型の方程式を仮定する等である。この場合は、過去のデータから家計の限界
消費性向がパラメータとして推定され、その値が将来にわたり変わらないと仮定したうえで、将来の消費が定まることになる。
＊8） 別の表現をすると、将来期待が変わることで、誘導方程式におけるパラメータも変わり得るということである。
＊9） ディープ・パラメータの例として、異時点間の消費代替弾力性や産出に関する資本弾力性が挙げられる。

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シリーズ 日本経済を考える 90２.３

準構造型（Semi-Structural）モデル

前述にて、データとの整合性の高い VAR モデルと経済理論を織り込んだ DSGE モデルについて言及した。準構造型モデルは、現実のデータと経済理論の双図 2 ベスト・プラクティス・フロンティアの変遷
理論的整合性DSGE モデル（Smets and Wouters, 2003）

方とバランスよく整合的に作られているという点で、リアルビジネスサイクルモデル（Kydland and Prescott, 1982）

VAR モデルと DSGE モデルの折衷型であり、図 1 のフ

AS-AD モデル

ロンティア上では VAR モデルと DSGE モデルの中間に位置づけられる。起源は Tinbergen（1936）まで遡るが、その後時代とともに改良が進み、今日におい

45 度線

IS-LM モデル
クライン型モデル（第 1 世代）

第5

第 4 世代
第 3 世代

第2世代
世代

実際のデータとの整合性（出所）Yagihashi（2019）ては、中央銀行や財政当局といった政策当局における他方で、第四世代モデルは一般的な中規模型 DSGE モ

メインモデルへと発展した。
Fukac and Pagan（2010）によると、準構造型モデルよりも規模が大きい傾向にあるほか、将来予測に

デルは 4 つの世代を経て、理論およびデータ双方の整も用いられることからデータとの整合性により力点が合性の改善が進んできた。
「クライン型モデル」等に置かれている点が特徴である。

世代は第一世代モデル（1G model）と呼ばれ、今日

プラクティス・フロンティアを用いて示している。楕の大規模モデルの多くはこのモデルが端緒となった。

円部分は、各時代における準構造型モデルが占める領

それに続く 70 年代から 80 年代半ばの第二世代モデル域である。フロンティアのカーブそのものは時代とと（2G model）は、モデルの方程式に誤差修正メカニ

もに右上方向へと拡大しているが、これは分析手法や。

＊10コンピュータ技術の発展に伴い、理論とデータの両方

80 年代後半から 90 年代に生じた第三世代モデルとの整合性が改善されてきたことを示している。他（3G model）の大部分はいわゆる「プロジェクショ

方、準構造型モデルについて着目してみると、理論とンモデル」と呼ばれるもので、特に短期の分析に強み

データの整合性のバランスが改善する形で準構造型モを持つモデルである。90 年代から 2000 年初期にかけ

デルが発展してきたことで、楕円の領域は 45 度線近、今日においても活傍に近づいてきている。また、楕円領域そのものが時用されている。第二世代モデルと比較したときの特徴

代とともに拡大しているが、これは政策当局が目的にとして、第三世代モデルは将来期待を表す変数を含ん応じて多様な準構造型モデルを開発してきたことが背だ構造方程式が一部用いられているほか、ルールに基景にある＊13。多くの機関では自国経済独自の事情をよづく政策＊12 や定常状態の存在等が追加されたモデル

り強く反映させた自前の小国開放型モデルと、国際機である。

関やその他研究機関等＊14 が開発・提供している多地

ズムを組込んだものであるて中央銀行を中心に開発が進み＊112000 年以降の第四世代モデル（4G model）は学
術界の DSGE モデルの要素をより強く反映させたモデ

日本経済を
考える

図 2 では、準構造型モデルの発展の軌跡をベスト・連載

代表される、1950 年代に端を発し用いられた最初の域型開放経済モデルの双方を保有し、分析目的に応じて使い分けている。

ルであり、第三世代モデルとともに、今日の政策当局

前述のとおり、準構造型モデルは比較的大規模なモにおいて活用されている。第三世代モデルに比べて、デルであり変数間の関係が複雑であることに加え、モ

第四世代モデルは経済ショックがモデルに明示的に組

デルによって前提や変数間の関係が異なることも多込まれている点や、摩擦や経済主体の異質性等がよりい。そのため、実際の運用にあたっては、その特定の厳密に考慮されている（Fukac and Pagan , 2010）。

モデルの専門家がチームとなってメンテナンスおよび＊10） ショックが生じても長期的には均衡値に収斂するよう、方程式に誤差修正項を加えたもの。
＊11） BoC-QPM（カナダ中央銀行）、FPS（ニュージーランド準備銀行）、BEQM（イングランド銀行）、JEM（日本銀行）等が挙げられる。
＊12） 例えば、政策金利水準をインフレと生産量の関数と想定するテイラールール（Taylor, 1993）等。
＊13） 基本的な政策効果の分析ならばより構造的なモデルを、より細分化された経済変数の予測を行う場合は大規模モデルを、それぞれ使う必要があるだろう。
＊14） National Institute of Economic and Social Research（英国）や、GPM Network（チェコ）等。
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49アップデート作業にあたるケースが多く、3 つのモデデルがある。GIMF モデルは 2000 年代後半に開発さルの中で最も高い開発維持コストがかかるものと思われた、およそ 5000 本もの方程式を含む大規模多地域

れる。

型 DSGE モデルであり、構造改革を含む政策効果の検証に用いられている。他方で、経済指標の短期予測に用 い る ツ ー ル と し て、IMF で は Global Projection

３．ケーススタディ

Model（GPM）も保有されている。モデル構造自体

第 2 節までにおいて、各モデルの性質について言及

は第三世代モデルに分類されるプロジェクションモデしてきた。第 3 節では、海外機関におけるマクロ経済

ルと似ているが、GPM は他国経済の存在を強く意識

モデルの活用事例を、数点取上げることとしたい。

した多地域型モデルである点が特徴である。GIMF モ

第一に、米国議会予算局（Congressional Budget

デルと比較すると規模は小さく、学術界で一般的に使Office, CBO）で用いられている準構造型モデル（CBO’s

われる DSGE モデルほど理論との整合性を重視するわ

Macroeconometric Model）である。モデルの詳細はけではないが、ニューケインジアン型の IS カーブと

Arnold（2018）に譲ることとするが、約 600 本の方程フィリップスカーブを核とし、将来の期待に大きな役式から構成された大規模型モデルであり、CBOはこの割を担わせているモデルである。したがって、予測に独自モデルを用いて、向こう10 年にわたる経済変数の加え、多地域型モデルという強みを生かし、各国経済。このモデルは消費や投間におけるスピルオーバー効果の分析に用いることも資といった総需要に関する変数に加え、潜在生産量や可能である。なお、近年においては、Flexible System

物価、金利等の幅広いマクロ経済変数を取扱っている

of Global Model（FSGM）というモデルも開発されが、同時に労働参加率や経済成長率をそれぞれ扱うサている。FSGM の特徴は、GIMF モデルをベースとしブモデルを別途運用し、モデル間の相互のフィードバッ

ながらも、GPM に似た比較的簡略なモデル構造を採。留意す用することにより、多くの国と地域を分析対象に含めるべき点は、CBOはこのモデルを専ら予測にのみ活用ている点である。その分析結果は IMF の相互評価プロしている点である。予測を行うにあたりCBOは、現在

グラム（G20 Mutual Assessment Program）にて活の政策が今後も続くと仮定した場合のプロジェクショ

用されている＊18。こうした IMF のモデルは、いずれもンを示しているに過ぎず、将来に何らかの政策が変更

政策変更を含むシナリオ分析を行うことを想定して構されるシナリオの分析には、本モデルは用いられては築されたモデルであり、近年の学術界でのトレンドをいない。この点は、将来の政策変更を考慮した米国行織り込んだものとなっている。

予測を実施し公表している

＊15

連載
日本経済を
考える

クを経て、経済変数の予測が行われている＊16

政管理予算局（Office of Management and Budget）の予測との重要な違いであると言える。また、予測のプロセスにおいては、外部専門家からの助言も仰ぎながら進めることで、他機関の分析結果と大差のない予測値を作成しているという点も興味深い

。

＊17

４．結語
本稿では、マクロ経済モデルを先行研究の整理に沿い分類を行い、モデルの性質や運用コストの側面か

第二の具体例として、国際通貨基金（International

ら、その特徴を整理した。Pagan（2003）が提唱しMonetary Fund, IMF）が保有するモデルについても言たベスト・プラクティス・フロンティアの考え方によ及する。IMFは加盟国の経済財政に関する提言を行っれば、マクロ経済モデルにはデータとの整合性と理論ているが、その際にもしばしば言及されるモデルとして、的整合性にトレードオフが存在している。すなわち、

Global Integrated Monetary and Fiscal（GIMF）モ

あらゆる目的に対応できる万能なマクロ経済モデルは＊15） 予測結果は The Budget and Economic Outlook および An Update to the Economic Outlook にて年 2 回公表されている。
＊16） 本モデルから得られた結果を用いて、別途財政に関する予測も実施している。ただし、その際は CBOʼs Macroeconometric Model とは異なる建付けで予測が行われ、両者の間でもフィードバックのやり取りが行われている。
＊17） CBO の予測と他機関の予測の際については、Congressional Budget Office（2019）にてその差について検証している。
＊18） FSGM に特化した紹介は、石川（2016）が詳しい。

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存在せず、政策分析や予測といったそれぞれの目的に応じ、手法として適切なモデルを取捨選択して用いる必要がある。他方、モデルの開発および維持には相応のリソースを要するため、実際に活用できるリソースとの兼ね合いも、実際上の問題として考慮するべき点となるだろう。
また、本稿では具体的な活用事例として、米国議会
予算局および国際通貨基金が保有するモデルの一部について、その活用事例とともに簡単に言及した。こうした政策当局は、本稿では触れなかった他のモデルも含めて、分析目的とモデルの特徴を照らし合わせて適切なモデルを取捨選択し、活用しているものと思われる。学術界でのマクロ経済モデルに関する議論・動向に加え、こうした具体的な活用事例を探ることは、分Ministries – An Overview, Arbeidsnotat, 2017/1, Finansdepartementet, February 2017.
12. Sims, A., C.（1980）. Macroeconomics and Reality,
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13. Smets, F., and R. Wouters（2003）. An Estimated
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14. Taylor, J. B.（1993）. Discretion versus Policy Rules inPractice, Carnegie-Rochester Series on Public Policy ,39, 195-214.
15. Tinbergen, J.（1936）. Kan hier te lande, al dan niet
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16. Yagihashi, T.（2019）. Macroeconomic Models Used
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「IMF によるマクロ計量モデルを用いた日本経済
17. 石川大輔（2016）
に関する政策シミュレーション分析の紹介− FSGM（Flexible
System of Global Models）を用いた分析事例」『ファイナンス』2016.6, 62-69.

析目的に即したモデルの選択や運用をする際の一つの連載

ベンチマークとして、有用である。

日本経済を
考える

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Economic Forecast, Working Paper 2018-02, Congressional Budget Office.
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