Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4−3 産業別にみた一時的なショック（多部門・2009年度）

1
食
料	2
住
居	3
光
热
·
水
道	4
家
具
·
家
事
用
品	5
被
服
及
び
履
物	6
保
健
医
療	7
交
通
·
通
信	8
教
育	9
教
養
娱
楽	10
之
の
他
の
消
費
支
出	11
政
府
サ
·
ビ
ス	12
投
資
財

価格 変 化 率 (△pi/pi, %)
消費税增稅	-0.101	-0.180	-0.040	0.019	0.019	0.052	0.040	0.090	0.0004	-0.002	0.061	0.020
歲出削減(公共投資)	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
歲出削減(その他)	0.113	0.207	0.041	-0.029	-0.029	-0.067	-0.053	-0.113	-0.007	-0.003	-0.078	-0.030
歲出削減(教育)	0.145	0.26	0.057	-0.029	-0.029	-0.076	-0.059	-0.132	-0.002	0.002	-0.089	-0.030

生産の変化率 (△Qi/Qi, %)
消費税增稅	-0.703	-0.624	-0.763	-0.821	-0.822	-0.153	-0.842	-0.375	-0.803	-0.800	-0.051	2.099
歲出削減(公共投資)	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
歲出削減(その他)	-0.167	-0.260	-0.095	-0.026	-0.025	-0.048	-0.001	0.094	-0.048	-0.051	-7.482	2.101
歲出削減(教育)	-0.210	-0.325	-0.122	-0.036	-0.036	-0.060	-0.007	-6.874	-0.063	-0.067	0.075	2.084

資本需要の変化率 (△KD<sub>i</sub>/KD<sub>i</sub>, %)
消費税增稅	-0.514	-0.592	-0.666	-0.664	-0.619	0.065	-0.688	-0.289	-0.625	-0.574	0.014	2.293
歲出削減(公共投資)	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
歲出削減(その他)	-0.390	-0.299	-0.210	-0.213	-0.267	-0.305	-0.185	-0.009	-0.259	-0.320	-7.553	1.872
歲出削減(教育)	-0.484	-0.372	-0.263	-0.266	-0.333	-0.376	-0.232	-6.991	-0.323	-0.398	-0.020	1.803
労働需要の変化率 (△LD<sub>i</sub>/LD<sub>i</sub>, %)
消費税增稅	-0.910	-0.910	-0.910	-0.910	-0.910	-0.209	-0.910	-0.393	-0.910	-0.910	-0.098	2.010
歲出削減(公共投資)	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
歲出削減(その他)	0.079	0.079	0.079	0.079	0.079	0.018	0.079	0.114	0.079	0.079	-7.430	2.207
歲出削減(教育)	0.093	0.093	0.093	0.093	0.093	0.021	0.093	-6.850	0.093	0.093	0.144	2.214
産業別シェア (基準ケース, 各産業 / トータル, %)
生産	13.407	3.821	4.004	2.064	2.802	9.249	6.722	6.577	5.825	14.307	8.648	22.572
資本需要	29.510	10.610	5.142	1.621	2.386	4.860	3.836	0.249	5.942	15.998	1.225	18.621
労働需要	10.021	0.599	2.497	2.102	3.118	11.791	7.446	8.776	5.783	15.348	7.960	24.559

注）基準ケースの2009年度の値に対する各ケースの変化の変化率。

消費税を増税すると消費財への需要が減少する一方、増税によって公債発行が抑制されるため、(35)式のDBが減少し、投資財への需要が増加する。具体的には投資財産業で労働需要が2.01%増加し、資本需要はそれを上回る2.29%の増加となった。本稿では、総労働供給は外生で生産資本も前期のストックにより先決となっており、消費財産業で減少した生産要素は投資財産業に回される。しかし、このとき投資財産業では資本がより多く、限界生産力が遅減する形で需要される。その結果、投資財は消費財の需要減をカバーするほど増加せず、投資財の相対価格が上昇する。同時に、投資財の相対価格の上昇は固定資本減耗を増加させる。表4-2でわかるように、本稿では消費税の増税は一時的に総生産を増加させるが、これは増税によって産業間の資本構成が変化するとともに投資財の相対価格が上昇し、総固定資本減耗が増加したことの影響である。

一方、賃金率や利子率への影響はそれほど単純ではない。表3-2の多部門モデルでの投資財産業と一部門モデル（ぇ全産業の平均）の生産関数のパラメータを比較すると、労働分配率、全要素生産性、資本減耗率のいずれも投資財産業のパラメータがやや高いことが分
かる。(15)式から、生産1単位あたりの労働需要は労働分配率と資本減耗率が高いほど増加し、全要素生産性が高いほど減少する $ ^{34} $ 。ただし、最終的な効果は賃金率や利子率、税率など他のパラメータにも依存するため、投資財産業の生産1単位あたりの労働需要の増加が他の産業に比べて高いかどうかはパラメータから自明ではない。

最終的に本稿のシミュレーションでは、2009年度の消費税の増税によって、賃金率は0.1%ポイント上昇し、利子率は0.01%ポイント低下した。その際、賃金上昇による労働所得の増加を利子率の低下による利子所得の低下が上回り、国民所得は低下した。このことは、表4-2において総生産の増加率を固定資本減耗の寄与度の上昇が上回っていることからも確認できる。表4-2において消費税の増税額以上に消費と貯蓄を減少させているのは、この国民所得の低下と関係している。

## ＜公共投資削減ケース＞

公共投資を削減して財政再建をした場合、一部門モデルと同様に総生産や賃金率、利子率に影響しないことが表4-2から分かる。これは、公共投資削減による投資財需要の減少と公債発行の抑制による投資財需要の増加が等しく互いに相殺されるためであり、(35)式において$\triangle GI+\triangle DB=0$となることからも明らかである。

## ＜教育支出削減ケース、その他の政府支出削減ケース＞

教育支出を削減した場合とその他の政府支出を削減した場合の影響については、定性的にはほぼ同じで、総生産は減少し、賃金率は低下、利子率は上昇する（表4-2）。表4-3で産業別に見ても、歳出削減によって直接需要が減少する教育産業や政府サービス産業を除いてはほぼ同じである。両ケースとも、公債発行が抑制されて投資財の需要が増加し、削減対象以外の産業に対しては相対価格の変化を通じて影響する。

また消費税を増税した場合には投資財に需要が集中するのに対し、需要の減少が特定の産業に集中することも公共投資以外の歳出削減ケースに共通の特徴として挙げられる。増税ケースでは投資財産業に需要が集中し、その際、労働よりも資本に対する需要増のほうが大きく、労働の限界生産性が上昇して最終的に賃金が上昇する。逆に公共投資以外の歳出削減ケースでは、政府が需要を支える保健医療部門以外の各部門の労働需要が8～9%増加していることから分かるように、特定の産業で生じた労働需要の減少を他の産業が少しずつ労働需要を増加させることで均衡が保たれる。また教育産業や政府サービス産業では労働需要よりも資本需要の減少のほうが大きいために最終的に賃金率が低下する。よって、特定産業に対する需要減によって生じた賃金低下を他産業が享受する形となっている。

しかし、定性的には同じでも、削減による影響の程度は教育支出とその他の政府支出のどちらを削減するかで異なり、前者のほうが総生産はより低下する。その要因としては固定資本減耗の差、とりわけ投資財の相対価格の変化ではなく産業間の資本構成の変化が影
響して生じた差が影響していると表4-2と表4-3からは読み取れる。

産業別の変化率をみると、直接需要が減少する産業と投資財産業を除き、いずれの産業でも絶対値は教育支出を削減するほうがその他の政府支出を削減するよりも大きい。これは生産関数のパラメータの違いによるものと考えられる。先述したように、生産1単位あたりの労働需要は労働分配率と資本減耗率に関して増加関数であり、全要素生産性に関して減少関数である。教育産業のほうが何れのパラメータも大きいものの、全要素生産性については他に比べて差が小さい。そのため同額の歳出削減をしても労働需要の減少は教育産業のほうが大きい $ ^{35} $ 。歳出削減の影響を直接受ける産業の労働需要の減少が大きいので、その分だけ賃金率の低下圧力が強く、他の産業で労働需要を増加させることとなる。したがって、賃金率は表4-2にあるように教育支出を削減するケースのほうが低下することになる。

## ② 財政再建の中長期的な影響

図 4-2 は、各ケースの中長期的な影響について、基準ケースとの GDP 成長率と総消費の差、GDP の水準および公債残高対 GDP 比の歳出削減ケースと消費税増税ケースの差に着目して示したものである。先に述べたとおり、一時的に成長率は消費税増税ケースで上昇、公共投資を削減するケースでは不変、その他の政府支出と教育支出を削減するケースで低下し、特にその他の政府支出を削減するケースで最も低下する。

その後は、いずれのケースとも財政再建によって公債発行が抑制され、成長率が上昇する。また、時代が進み、ショックを直接経験しなかった世代が増えるにつれて消費税の増税や歳出削減の影響差は収束する。しかし、一時的なショックの影響が後年度にも残るため、GDPの水準は各ケース間で+0.2兆円から−1.4兆円程度の差が生じる。公共投資削減ケースでは一時的なショックが生じない分、消費税増税ケースよりも成長が遅れ、教育支出削減ケースでは一時的にGDPが低下する分、GDPの水準に差が生じる。ただし、後年度の成長率は両ケースとも増税ケースよりも高いため、公共投資削減ケースで2025年度、教育支出削減するケースで2027年度を境にGDPの水準は逆転する。一方、その他の政府支出を削減するケースは、一時的なショックが大きく、最も低い水準でGDPが推移する。

総消費は公共投資を削減するケース以外では一時的に低下し、その度合いは消費税増税ケースが最も大きく、教育支出を削減するケース、その他の政府支出を削減するケースの順に続く。その後、歳出削減ケースでは経済成長とともに総消費も増加し、2013年度にはいずれのケースも基準ケースを上回る。また、2024年度までは公共投資削減ケース、2025年度からは教育支出削減ケースで総消費が最も高く推移する。

最後に財政への影響について見ると、消費税増税ケースで財政再建が最も進展し、公債残高の対GDP比は2100年度の段階で基準ケースよりも80%低下する。消費税増税ケースと各歳出削減ケースとの差は100年間で約5%とわずかだが、その中でも財政再建が進まないのは2070年頃まではその他の政府支出を削減するケース、以後は教育支出を削減するケ
一スである。全体として影響差はわずかだが、これには増税幅が1％と小さいことのほか、各ケース間でプライマリーバランスが毎年度同じになるように増税や歳出削減の設定をしているために基本的に利子率の影響差以外に差が生じないことが背景にある。

図 4-2 中長期的な影響（多部門）

注1）①は2020年度以降省略（2050年度以降でケース間の差は0.001％ポイント以下に収束する）。

注2）②と④は、それぞれ各歳出削減ケースの毎年度の値から消費税増税ケースの毎年度の値を引いたもの。

### 5. おわりに

本稿では、生産部門を12部門に拡張した多部門世代重複ライフサイクル一般均衡モデルのシミュレーションにより、財政再建について一部門モデルとの結果の違いを分析した。財政再建築としては、消費税の増税と歳出削減をとりあげ、消費税の1%増税とそれによって生じるプライマリーバランスの改善額が同額になるような歳出削減を比較した。その際、歳出削減の対象については、多部門モデルの特長を生かして、公共投資、教育支出、その他の政府支出の3ケースを想定した。

結果は次のようにまとめられる。まず、一部門モデルでは経済に対して一時的には何ら影響を与えないのに対して、多部門モデルでは公共投資を削減する場合を除いて影響を与える。消費税の増税は一時的に GDP を増加させ、逆に公共投資以外の歳出削減は GDP を
低下させる。ただし、増税によるGDPの増加は固定資本減耗の増加によるものであり、国民所得は低下する。歳出削減については、公共投資削減よりも教育支出とその他の政府支出削減のほうが総生産の減少度合いが大きい。公共投資削減が資本形成の減少を通じて長期的に生産活動にマイナスの影響を与えるのに対して、教育とその他の政府支出の削減は、削減時点の生産活動にダイレクトにマイナスの影響を及ぼすためである。

次に中長期的な影響については、中期的には消費税増税ケースのほうが高いGDPを達成できるが、長期的には公共投資と教育支出を削減するケースのほうがGDPは高くなる。また、その他の政府支出を削減するケースは、他のどのケースよりも低いGDPで推移することが分かった。また、公債残高の対GDP比については、ケース間の差はわずかだが、消費税を増税するケースが最も低く推移することが分かった。したがって、一部門モデルの分析結果を解釈する際には、こうした影響が捨象されていることを念頭におく必要があろう。

以上の結果は「骨太の方針 2006」のシナリオを前提としたものである。しかし、金融危機が生じた後の現在の経済状況下では、財政再建のシナリオは見直しが迫られる可能性を考慮しなければならない。例えば財政再建のタイミングが遅くなることと再建に要する政策の規模が大きくなることは容易に予想される。その場合、本稿で明らかにした結果よりも、よりショックが大きなものとなるだろう。

ただし、本稿のシミュレーションには課題も残されている。

第 1 に、歳出削減の政策として社会保障給付を削減した場合の影響について明らかにしていない点である。社会保障給付はそれ以外の政府支出に比べて、制度上の制約によって自由に削減することが難しい性質を持つ。したがって、本稿と同じ比較方法で分析する事は適当ではない。しかし、制度に即した給付の削減を実施した場合について比較する事は可能であり重要であろう。

第 2 に、本稿のモデルでは、公共投資の生産への影響を捨象している。多部門モデルでこれを考慮するには産業部門別に公共投資の生産効果を明らかにしなければならず、やや困難な課題である。しかし、一部門モデルの先行研究ではすでに取り組まれており、多部門モデルの今後の拡張の方向性としては重要である。

第 3 に、本稿のモデルでは、労働供給を外生的に固定している。所得税増税によって財政再建築を行う場合について、増税による労働供給の減少という効率面で効果を測定できるようにするには、労働供給を内生化する必要があろう。また、政府の教育支出の効果を考慮するのであれば、人的資本モデルに拡張し、労働生産性への効果を考えることも重要であろう。

第 4 に、本稿のモデルでは、政府支出が家計の効用に対して影響を与えない形となっている。そのため、厚生比較をすると明らかに増税のほうが歳出削減よりも社会厚生が悪化する。厚生分析をするには、公共投資や教育支出、その他の政府支出の外部効果の違いをモデル化して、この点を考慮しなければならないだろう。

第 5 に、本稿では生産部門を多部門化したものの、簡単化のため中間財投入を考慮して
いない。消費税は流通の各段階で課税される付加価値税だが、本稿では小売り売上税としてモデル化していることなる。消費税率の引上げ時には、複数税率化も検討対象となる。複数税率化の影響は、投入産出関係を通じて他の産業にも波及することになる。このような効果をみるためには、中間財投入も考慮したモデルへの拡張が必要となる。

第 6 に、本稿のモデルは、国内部門だけが存在する閉鎖モデルとなっている。世界経済の動向による日本経済への影響、国際的な資本移動なども考慮するためには、海外部門を考慮した開放モデルへの拡張が望ましい。

このようなモデルの拡張については、今後の課題としたい。

## 補論

本論では歳出削減ケースについて、消費税増税によってプライマリーバランスが改善した額と同額の歳出削減をおこなうものとした。ここでは、増税額と同額の歳出削減をおこなった場合の結果について簡単に述べる。

一部門モデル、多部門モデルのいずれにおいても、本稿のシミュレーションでは消費税の増税によって後年度のGDP成長と利子率低下の効果がある。そのため、労働所得税の増加と利子所得税および資本税（配当に対する企業負担）の減少が生じる。このとき、多部門モデルの結果で述べたように、労働所得税の増加よりも利子所得税・資本税の減少のほうが大きいため、消費税の増税額よりもプライマリーバランスの改善額のほうが小さい。したがって、増税額と同額の歳出削減をおこなった場合、プライマリーバランスは消費税増税ケースよりも改善し、公債残高の対GDP比も低下する。

具体的には、一部門モデルで2100年度の公債残高対GDP比が消費税増税ケースより2.6%ポイント低下した。また、多部門モデルでは同様に2100年度の公債残高対GDP比について、増税額と同額の公共投資を削減するケースで5.4%ポイント、その他の政府支出を削減するケースで5.9%ポイント、教育支出を削減するケースで7.6%ポイント、それぞれ消費税増税ケースよりも低下した。

## 参考文献

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# Measuring the Effects of Monetary Policy: A DSGE-DFM Approach

Hirokuni Iiboshi

October 2012

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

The views expressed in “ESRI Discussion Papers” are those of the authors and not those of the Economic and Social Research Institute, the Cabinet Office, or the Government of Japan.
# Measuring the Effects of Monetary Policy: A DSGE-DFM Approach $ ^{*} $

Hirokuni IIBOSHI $ \dagger $

October 2012

## Abstract

I propose a new method of measuring the effect of monetary policy on a large number of macroeconomic series by combining dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) with a dynamic factor model (DFM) in a data-rich environment including a broad range of useful information for both central banks and the private sector. This method can resolve two problems inherent in the FAVAR approach proposed by Bernanke, Boivin and Eliasz (2005), yet can enjoy its benefits as well. Other positive aspects of this method are to split off components of model concepts (or common factors) and measurement errors from all observable variables, and to identify structural shocks, including monetary policy shocks, from the point of view of DSGE based on a microeconomic foundation with rational expectations. This new method calculates historical decomposition, which provides useful information for policy analysis for researchers and policymakers, as well as theoretically reasonable impulse response functions and variance decompositions for all observable variables of large panel data. Through this method I will provide empirical illustrations of 55 Japanese macroeconomic series during the late 1980s and the 1990s using a Smets-Wouter (2003, 2007) type medium size DSGE model.
## 1 Introduction

Methodologies of policy analysis using with macroeconomic models have completely changed since Lucas's critique (1976) of old Keynesian-based macroeconometric models, which had had two intractable problems: "incredible identification" and "neglect of microeconomic foundation." In the early days of Lucas's critique, two methods appeared. The first method was a vector autoregression (VAR) analysis proposed by Sims (1980), created to resolve incredible identification. The second is a calibration of a real business cycle (RBC) model proposed by Kydland and Prescott (1982), which was the first empirical analysis based on a microeconomic foundation and an innovative approach for measuring the power of explanation of pure economic theory for actual data.

The first approach of policy analysis, VAR, has grown; it is now the central empirical approach for measuring the effect of monetary policy over the past 30 years by developing methods of structural VAR models. These methods are introduced by Christiano, Eichenbaum, and Evans (1999) and the latest and most advanced method was developed by Rubio-Ramirez, Waggoner and Zha (2010). These VAR analyses of monetary policy are extended to VAR in data-rich environments by Bernanke and Boivin (2003) and Bernanke, Boivin and Eliasz (2005) using a dynamic factor model (DFM) as described below.

On the other hand, the second approach, RBC, has also developed considerably toward a dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model by incorporating backward looking models, and has taken on meaning as New Keynesian style economic frictions in which agents fail to optimize their objects and are reconciled to the second-best of their objects, with forward looking models where agents behave with rational expectations and optimize their objects. In addition, their empirical method has changed from a calibration with deep parameters to an estimation of deep parameters by Smets and Wouters (2003) and Christiano, Eichenbaum, and Evans (2005). Nowadays, Bayesian estimation is major tool for estimating a DSGE model.

These two trends might have attracted the attention of central banks around the world as policy analysis since the two methodologies had been proposed. In fact, central banks have focused their energies toward developing their original DSGE models after the millennium. For example, the US Federal Reserve develops SIGMA, the European Central Bank does NAWM (New Area-Wide Model), and the Bank of Japan performs M-JEM, among others. $ ^{1} $
These two approaches have not surmounted their original crucial problems, however, even though their critique of Lucas seems like a success. The three problems of VAR for measuring effects of monetary policy are pointed out by Bernanke, Boivin and Eliasz (2005) as follows. First, the VAR adopts at most just 10 macroeconomic variables, and it reflects only small part of broad range of useful information, which central banks and the private sector use to analyze economic fluctuations, such as many macroeconomic aggregates including real gross domestic product (GDP), consumption, investment, inflation, and interest rates. As a result, the measurement of policy innovations is likely to be contaminated because of the VAR's small dataset. Second, the VAR requires taking a stand on specific observable measures corresponding precisely to some theoretical constructs. For example, the concept of “economic activity” may not be perfectly represented by single index of industrial production (IIP) or real GDP, or by any other single observable measure. Moreover, any observable measure is likely to be contaminated by measurement errors. Third, impulse response can be observed only for the included variables of VAR with a scarce dataset, which generally constitutes just a small subset of the variables that researchers and policymakers care about.

To resolve these three drawbacks of existing VAR, Bernanke, Boivin and Eliasz (2005) proposed a factor-augmented-VAR (FAVAR) approach which incorporating a DFM with a VAR. DFMs are widely used nowadays for extracting a common factor, which is a key factor for the fluctuation of primal macroeconomic series, from large panel data sets with more than 100 economic time series. And DFMs are applied to an analysis of the business cycle and transmission mechanism of monetary policy by Stock and Watson (2002) and Boivin, Kiley, and Mishkin (2011) etc. Accordingly, this method is also referred to as a “data-rich” approach because of its massive informed data set. According to Bernanke, Boivin and Eliasz (2005), a FAVAR approach absorbing latent variables extracting from DFMs as its endogenous variables could successfully obtain empirical results and thereby removing the price puzzle, which suffers from an ordinal VAR model proposed by Christiano, Eichenbaum, and Evans (1999).

However, Bernanke, Boivin and Eliasz (2005) also pointed out two disadvantages of the FAVAR approach constructed from non-structural way. First, the approach does not provide an appropriate strategy for identifying policy shocks in terms of consistent economic views. It implies that wrong identification could lead to wrong impulse response function of policy shocks if FAVAR
fails to identify the appropriate policy shocks. Second, the FAVAR as well as standard VAR addresses only affects the unanticipated changes in monetary policy, not the arguably more-important effects of the systematic portion of monetary policy or the choice of monetary policy rule. However, these two drawbacks are able to be resolved if a VAR model is replaced by a DSGE model constructed from structural way in a data rich environment.

Turning to a DSGE approach, according to Schorfheide, Sill and Kryshko (2010), compared to the VAR, the DSGE framework delivers empirical models with a strong degree of theoretical coherence. The disadvantages associated with this theoretical coherence are two-fold. First, tight cross-equation restrictions could potentially introduce misspecification problems that manifest themselves through an inferior fit compared to less-restrictive time series models such as VAR. Second, it is much cumbersome to incorporate variables other than a core set of macroeconomic aggregates in a DSGE, compared with in a VAR approach. However, in practical work at central banks it could be important to generate simulation and forecast for economic variables which do not explicitly appear in medium-scale DSGE models. This paper copes with this second problem.

The purpose of my study is to resolve above two shortages of FAVAR approach and the second problem of DSGE approach. To this end, using DSGE with data-rich framework proposed by Boivin and Giannoni (2006) who combined a DSGE model with a DFM, I propose new methods of measuring the effects of monetary policy. My proposed method, a DSGE-DFM approach, for measuring the effects of monetary policy has the following four advantages. $ ^{2} $

First, it is the inheritance of the above-three benefits of a FAVAR approach compared with a VAR that stands out. One of them is also to resolve the second weakness of DSGE. It means that impulse response and historical decomposition are calculated for every variable from large data sets. Second, it explores the two drawbacks of a FAVAR approach mentioned above. Third, it divides observable macroeconomic variables, such like inflation including large noise with high-frequency content, into two parts: model concept and measurement error. Appropriate degree of theoretical coherence in DSGE
can help extract comovements of multiple macroeconomic aggregates as a model concept and remove idiosyncratic components of aggregates, such as noise. Fourth, it is possible to extract a structural shock as well as model concepts with high accuracy, thanks to data-rich environments. It promotes the calculation of more precise impulse responses to policy shocks than in a standard DSGE. And other contributions of my approach and a discrepancy between mine and previous works concerning to DSGE-DFM approach focus on the following. Although Boivin and Giannoini (2006) had proposed a DSGE-DFM, they did not mention application to monetary policy. Schorfheide, Sill, and Kryshko (2010) estimated DSGE-DFM by two-step estimation procedure, whereas I estimate it simultaneously. And using simulation smoother developed by de Jong and Shephard (1995) unlike previous works such as Boivin and Giannoni (2006) and Schorfheide, Sill and Kryshko (2010), I successfully sampled exogenous shocks and performed historical decomposition.

I also show usefulness of my new method by estimating DSGE-DFM using a Japanese data set. Outcomes of this method are impulse response function, variance decomposition of all observable macroeconomic variables of large data sets, as well as a FAVAR approach. In addition, I also provide smoothed estimates of model concept of macroeconomic aggregates and historical decomposition by structural shocks for all observable variables of large data sets, unlike the FAVAR approach. Describing in more detail here for the application of a DSGE-DFM approach, I estimate a New Keynesian DSGE model proposed by Smets and Wouter (2003) for Japan's economy between 1981Q1 and 1995Q4 in term of a data-rich Environment with 55 macroeconomic indicators, using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. And I calculate posterior means and credible bands of (1) smoothed estimates of fifty-five macroeconomic series, (2) monetary policy shock and (3) impulse response functions of monetary policy to all fifty five observable variables, and (4) posterior means of variance decomposition and historical decomposition of all 55 series. These empirical results could provide much richer information on macroeconomic fluctuation and more theoretical coherence responses to policy shocks. They are much more useful for researchers and policymakers than a FAVAR approach is.

From empirical results, I found evidence of rather large measurement errors of observable macroeconomics series, in particular, inflation introducing the terms of measurement errors to all observable variables in the DSGE-DFM. Different scenarios of business cycles from a regular DSGE model were induced, when historical decompositions of a DSGE-DFM were calculated.
This is because the estimated exogenous shocks are likely to be largely different between regular DSGE and data-rich DSGE, depending on either using a large-panel data set or not.

The rest of this paper is organized as follows. Section 2 describes a DSGE-DFM approach, in which the first subsection explains the framework of DSGE-DFM and a comparison with DFM and FAVAR. The following subsection deals with medium size of DSGE model estimated by Smets and Wouters (2003, 2007) which is my benchmark model. And the last two subsections show estimation methodology and policy simulation based on Bayesian econometrics using the MCMC method. In Section 3, I describe an application of DSGE-DFM for Japan's economy, made up of two parts. The first part describes empirical implement including measurement error of data, prior and calibration of parameters and data description concerning to my estimation. The second part represents these empirical results. Section 4 concludes. Appendix A1 and A2 describe algorithm of MCMC estimation method dealt with Section 2 in more detail.

## 2 DSGE-DFM approach

### 2.1 Framework of DSGE-DFM model

Recently, statistical time series models referred to as DFMs (it is also referred to as data rich models) are rapidly developed and applied toward many fields of macroeconomics and finance. A DSGE-DFM model proposed by Boivin and Giannoni (2006) is also applied as a hybrid-type of DFM, which combines a macroeconomic-theory-based model referred to as a DSGE model with a statistical model such as a DFM. The idea of a data-rich approach is to extract the common factor $ F_{t} $ from a massive panel of macroeconomic and financial time series data $ X_{t} $ using the DFM and to match the model variable $ S_{t} $ (or model concept) in a macroeconomic model to the extracted common factor $ F_{t} $ in terms of the DSGE model. By combining the economic-theoretical model with the statistical method, one can expect improved efficiency in estimating the structural parameters and shocks of the DSGE model than a regular DSGE model would provide, even if the economical definition or concept of an endogenous variable $ S_{t} $ and observed data $ X_{t} $ are slightly detached.

In the rest of this section, I first describe the framework of a DFM and measuring method of the effects of monetary policy using a DFM following Bernanke, Boivin and Eliasz (2005). Next, I turn to framework of a data-rich