Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
nominal exchange rate or relative prices have been dominated to keep the REER stability under the error correction framework in the case of industrial countries under “free float” and developing countries under “hard peg” in the following section.

### 3.5 Error correction analysis on rice and exchange rate adjustment

We now turn to error correction analysis to examine the adjustments of nominal exchange rate and relative prices towards the long-run REER stability. We first clarify the methodology of error correction model and then discuss the estimation result.

#### 3.5.1 The methodology of error correction model

The real exchange rate can conceptually be divided into nominal exchange rate and relative prices. To be specific, $ y_{t} $ of real exchange rate in Equation (1) is divided into $ s_{t} $ of nominal exchange rate and $ (p^{*}{}_{t}-p_{t}) $ of relative prices. We will then examine nominal exchange rate and relative prices separately by using error correction equations. Specifically, we estimate:

$$ \begin{aligned}&\Delta s_{it}=\beta_{1}\Delta p_{it}+\beta_{2}y_{it-1}+\varepsilon_{sit}\\&\Delta p_{it}=\gamma_{1}\Delta s_{it}+\gamma_{2}y_{it-1}+\varepsilon_{pit}\\ \end{aligned} $$

where p is relative prices of $ (p^{*}_{t}-p_{t}) $ . In the estimation, we take the data for both real and nominal effective exchange rates from IFS, and obtain relative prices by dividing nominal effective exchange rate by real effective exchange rate. Each data is converted into logarithmic form. Our estimation focuses on the case of industrial countries under “Free Float” and developing countries under “Hard Peg” where the stationarity of real effective exchange rate (REER) was identified in the previous section. In this case, since nominal exchange rate and relative prices have their cointegrating relationship, the cointegration term of real exchange rate, $ \beta_{2} $ $ y_{it-1} $ and $ \gamma_{2} $ $ y_{it-1} $ can be the error correction term. Then, the specification above can be interpreted in such a way that the long-run behavior of nominal exchange rate and relative prices converge to their cointegrating relationship of real exchange rate while their short-run adjustment dynamics are allowed; the deviation from long-run equilibrium is corrected gradually through a series of partial short-run adjustments. The coefficient of interest, $ \beta_{2} $ and $ \gamma_{2} $ measures the speed of adjustment towards the long-run equilibrium of real exchange rate. A priori, we would expect negative sign in $ \beta_{2} $ and positive one in $ \gamma_{2} $ . In case that $ \beta_{2} > \gamma_{2} $ , the
adjustment of nominal exchange rate is faster than that of relative prices toward the long-run equilibrium, and vice versa.

#### 3.5.2 Discussion of estimation results

Table 2 reports the estimation results of the error correction model in the case of industrial countries under “free float” and of developing countries under “hard peg.” In all the cases, the coefficients of $ \beta_{2} $ and $ \gamma_{2} $ —the adjustment speeds of nominal exchange rate and relative prices—are of the correct sign and significant. In the case of industrial countries under “free float,” the estimated response of nominal exchange rate is -0.0111, while that of relative prices is 0.0027. Thus, the adjustment of the nominal exchange rate is much faster than that of relative prices. On the contrary, in the case of developing countries under “hard peg,” the estimated response of the nominal exchange rate is -0.0151, while that of relative prices is 0.0267. This means that the adjustment of relative prices is faster than that of nominal exchange rate.

The contrast in the estimation results above seems to be interpreted as follows. The estimation results for industrial countries under “free float,” under which the exchange rate movement appears to be promptly responsive to the inflation gap. On the other hand, the estimation outcome for developing countries under “hard peg” may necessitate careful consideration because the outcome is different from that of Parsley and Popper (2001). This differing outcome revealed that the nominal exchange rate carries out the lion’s share of the adjustment across all of the exchange rate arrangements, including those classified as maintaining a peg. Parsley and Popper (2001) argued that the exchange rate adjustment under the peg suggests that countries revise their pegs in such a way that purchasing power parity calculations underlie official currency adjustments. Our results do not deny that argument, because the exchange rate response does exist by -0.0151 against the relative price response of 0.0267. We do speculate, however, that there seems to be another effect of pegged exchange rate on prices. One alleged role of exchange rates is as an anchor of domestic price stability, which is based on the belief that pegging the exchange rate to a low-inflation currency would make domestic inflation come down rapidly through the restraint imposed on wage- and price-setting behavior (Aghevli et al., 1991). In fact, the exchange-rate-based stabilization programs were undertaken in high inflation developing countries, including, for example, Chile (1978), Uruguay (1978), Argentina (1991), and Mexico (1987). These programs are said to have achieved success in bringing down inflation, with the case of Mexico being a typical example in which
inflation was brought down by over a third in the first year of the program from an annual rate close to 160 percent (IMF, 1997). Thus, one interpretation on our estimation result can be that the price adjustment through an anchor-effect of peg on price stabilization might exceed the adjustment of peg-revision suggested by Parsley and Popper (2001) in developing countries suffering from high inflation. $ ^{5} $

The verification of nonlinearity in the price-adjustment processes may help support our interpretation. When the real exchange rate deviates greatly from the long-run equilibrium, the price adjustment might be fastest through the enforcement of the exchange-rate-based stabilization programs under a scenario of high inflation. On the other hand, a small deviation might prevent the price adjustment in the presence of transaction costs. We will then represent the nonlinearity by multiplying the lagged deviation by its absolute value, which preserves sign changes. The modified error correction equation (9) now becomes:

$$ \Delta p_{it}^{\prime}=\gamma_{1}^{\prime}\Delta s_{it}+\gamma_{2}^{\prime}\left.y_{it-1}\right|y_{it-1}\left|+\varepsilon_{pit}\right.\quad(10) $$

We can verify the nonlinearity in the price-adjustment, in case the coefficient of interest, $ \gamma_{2} $ is significantly negative. Table 3 indicates that $ \gamma_{2} $ is of the correct sign and significant, thereby suggesting that the nonlinear price adjustment is an important aspect of movements in real exchange rates.

### 4. Concluding Remarks

This article examined exchange rate regimes from the viewpoint of the validity of purchasing power parity (PPP). Specifically, we conducted the panel unit root tests to examine the stationarity of real exchange rates (which is tantamount to the validity of PPP) under various classifications of exchange rate arrangements during the post-Bretton Woods period on the member-countries of the International Monetary Fund. We further examined the adjustments of nominal exchange rate and relative prices separately by using an error correction framework.

Through this analysis, we found two contrasting results between industrial countries and developing countries under the corner exchange rate arrangements. First, as a result of the panel unit root tests on the real exchange rate behavior, industrial countries under “free float” reveal the REER stability, although the test results show weak support for
this speculation. Developing countries under “hard peg,” in contrast, definitely represent the REER stability with full supports from the tests. Second, the error correction analysis tells us that in industrial countries under free float, the adjustment of nominal exchange rate was faster than that of relative prices, while in developing countries under hard peg the adjustment of relative prices is faster than that of nominal exchange rate. We speculate that industrial countries under free float may render exchange rate movements sensitive to the inflation gap, and that developing countries under hard peg may produce a nonlinear price adjustment toward the REER long-run equilibrium through an anchor-effect of peg on price stabilization.

The following issues still need further examination: First, this study has a problem regarding the REER data coverage: the IFS publishes the REER data of less than half of IMF members. For the purpose of getting more solid estimation results by covering most of the Fund members, it may be necessary to investigate the data availability from data sources other than the IFS or to estimate the REER by following the IFS method. Second, if the REER data coverage were expanded, it would be better to make the classification of countries more sophisticated. Developing countries might, for example, be divided according to their degree of inflation. This division may enable us to compare the speed of the REER mean reversion among developing countries with various degrees of inflation.
Table 1 Panel Unit Root Tests of Real Effective Exchange Rates Full sample counties

Hard Peg	Soft Peg	Managed Float	Free Float
Levin, Lin and Chu	Intercept	-2.21 $ {}^{**} $	-4.53 $ {}^{***} $	-2.78 $ {}^{***} $	-1.43 $ {}^{*} $
Trend & Intercept	-0.99	-1.31 $ {}^{*} $	-1.61 $ {}^{*} $	2.52
Breitung	Intercept	-1.96 $ {}^{**} $	0.94	-0.36	0.32
Trend & Intercept	1.53	2.79	0.85	-0.14
Im, Pesaran and Shin	Intercept	-1.28	0.70	0.40	-1.38 $ {}^{*} $
Trend & Intercept	-2.52 $ {}^{***} $	2.31	1.26	-0.28
Fisher - ADF	Intercept	151.14 $ {}^{***} $	116.38	100.79	37.67 $ {}^{*} $
Trend & Intercept	197.87 $ {}^{***} $	84.00	85.72	25.29
Fisher - PP	Intercept	142.24 $ {}^{**} $	110.17	91.09	54.03 $ {}^{***} $
Trend & Intercept	160.30 $ {}^{***} $	86.10	68.96	32.07
Sample	9,756	7,787	5,995	1,758

Industrial counties

Hard Peg	Soft Peg	Managed Float	Free Float
Levin, Lin and Chu	Intercept	0.52	-0.27	-0.68	-1.10
Trend & Intercept	-0.42	0.17	-0.81	-0.42
Breitung	Intercept	-1.80 $ {}^{**} $	-0.50	-2.13 $ {}^{**} $	0.07
Trend & Intercept	2.46	-0.26	0.72	-0.50
Im, Pesaran and Shin	Intercept	1.09	0.06	-0.46	-1.86 $ {}^{**} $
Trend & Intercept	1.37	2.04	-0.19	0.02
Fisher - ADF	Intercept	22.07	26.53	23.15	14.83 $ {}^{*} $
Trend & Intercept	18.69	19.72	25.81	5.98
Fisher - PP	Intercept	20.26	23.81	20.27	15.09 $ {}^{*} $
Trend & Intercept	16.70	16.77	21.76	6.39
Sample	2,880	2,606	1,727	1,223

Developing countries

Hard Peg	Soft Peg	Managed Float	Free Float
Levin, Lin and Chu	Intercept	-3.00 ***	-4.72 ***	-2.74 ***	-0.77
Trend & Intercept	-0.92	-1.65 **	-1.49 *	4.06
Breitung	Intercept	-1.32 *	1.12	0.25	0.79
Trend & Intercept	-0.72	3.37	0.57	0.75
Im, Pesaran and Shin	Intercept	-2.10 **	0.78	0.73	-0.45
Trend & Intercept	-3.52 ***	1.52	1.53	-0.33
Fisher - ADF	Intercept	129.07 ***	89.84	77.64	22.83
Trend & Intercept	179.17 ***	64.28	59.91	19.30
Fisher - PP	Intercept	121.98 ***	86.36	70.82	38.94 ***
Trend & Intercept	143.60 ***	69.33	47.20	25.68
Sample	6,876	5,181	4,268	535

2) $ *\*\* $ , $ *\* $ , and $ * $ indicate rejection of the null of nonstationarity at the 1 percent, 5 percent, and 10 percent significance levels with critical values.
Table 2 Error Correction Estimates

$$ \Delta s_{it}=\beta\Delta p_{it}+\beta_{2}y_{it-1}+\varepsilon_{sit} $$

$$ \Delta P_{it}=\forall\Delta s_{it}+\forall2y_{it-1}+\varepsilon $$

Nominal Exchange	Relative Prices
Relative Prices	Error Correction TermNominal Exchange RateError Correction Term
$ \beta_1 $	$ \beta_2 $	$ \gamma_1 $	$ \gamma_2 $
Developing Countries under "Hard
Coefficient	0.4973	-0.0151	0.3825	0.0267
Standard Error	0.0125	0.0022	0.0096	0.0019
t-	39.8486	-6.7842	39.8486	13.8354
Wu-Hausman Test
Chi-Sq.	16.0788	133.2636
Chi-Sq. d.f.	2	2
Prob.	0.0003	0.0000
Type	Fixed	Fixed
Industrial Countries under "Free
Coefficient	0.1679	-0.0111	0.0155	0.0027
Standard Error	0.0940	0.0028	0.0085	0.0013
t-	1.7857	-3.9576	1.8199	2.0333
Wu-Hausman Test
Chi-Sq.	2.7111	41.4386
Chi-Sq. d.f.	2	2
Prob.	0.2578	0.0000
Type	Random	Fixed

Table 3 Nonlinear Error Correction Estimates: Relative prices

$$ \Delta p_{\mathrm{~i~t~}}^{\mathrm{~}}=\gamma_{1}^{\mathrm{~}}\Delta s_{\mathrm{~i~t~}}^{\mathrm{~}}+\gamma_{2}^{\mathrm{~}}y_{\mathrm{~i~t~}_{-1}}^{\mathrm{~}}\left|y_{\mathrm{~i~t~}_{-1}}^{\mathrm{~}}\right|+\varepsilon_{\mathrm{~p~i~t~}} $$

$ \gamma_{1} $ '	$ \gamma_{2} $ '
Developing Countries under "Hard Peg"
Coefficient	0.3837	0.0028
Standard Error	0.0096	0.0002
t-statistic	39.9123	13.2157
Wu-Hausman Test
Chi-Sq.	138.7967
Chi-Sq. d.f.	2
Prob.	0.0000
Type	Fixed
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ESRI Discussion Paper Series No.150

アジアの金融市場の統合はどこまで進んだか

by

河越正明・宮本拓也・鶴田知己

June 2005

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# アジアの金融市場の統合はどこまで進んだか $ ^{*1} $

河越正明 $ *^{2} $ 宮本拓也 $ *^{3} $ 鶴田知己 $ *^{4} $

2005年6月
## 概要

1980 年代から 2003 年までの短期金利を用いて、アジア 8 ヶ国と日本の間で実質金利平価をテストしたところ、成立するのはシンガポールとの間だけであった。しかし 5 年刻みの期間別にみると、2000 年代は 1990 年代前半と比べても平価が棄却される国の数が減少し、金融市場の統合が進んでいることがうかがえる。この点は平価からの乖離が縮小傾向にあることからも確かめられ、さらにその縮小のスピードは 5 ヶ国で同じであるという頑健な結果が得られた。これは何らかの共通要因、例えば情報・通信技術の進歩による取引費用の低下や資本規制の緩和といった要因が働いている可能性を示唆するが、定量的な分析は今後の課題である。

## Abstract

Using short-term interest rates from the 1980s to 2003, we test the real interest rate parity between Japan and eight Asian countries. The parity can not be rejected for Singapore only. Tests by 5-year period show the number of rejections is smaller in the 2000s than in the first half of the 1990s, suggesting a progress in integration among the Asian markets. The progress is also confirmed by shrinking deviations from the parity throughout the period. In addition, the tempo of the shrinkage is found to be common in many Asian countries, which turns out to be robust in other alternative specifications. This may imply there are some common factors cutting the deviations from the parity, such as a decline in transaction costs due to a progress in information and communication technology and alleviation of capital controls. Quantitative analysis of these possible reasons waits another paper.
## 目次

1 はじめに
2 先行研究とデータ
2.1 短期金利か長期金利か
2.2 データ
3 実質金利平価のテスト
3.1 通期でのテスト
3.2 期間別の検証
4 実質金利平価からの乖離の検討
4.1 実質金利平価差の検討
4.2 カバーなし金利差と相対的購買力平価
4.3 再検討
5 結び
13
## 1 はじめに

本稿の目的は、アジア各国と日本の間で実質金利平価がどの程度成立しているかを統計的に検証することを通じて、日本とアジアの金融市場の統合の進展度合いを検討することである。

こうした分析には、1990 年代後半のアジア危機を経て、2000 年代のアジア各国の金融市場を評価する意義があろう。アジア各国は、その進め方はさまざまであったが、1990 年代半ばまで金融の自由化・国際化を進めてきた (例えば、河合 (1992)、福田 (1996) など)。しかし、その結果として、金融システムの脆弱性を残したまま自由化が進展したことが、1990 年代後半のアジア危機につながったと考えられる $ ^{*1} $ 。この意味では、de Brouwer (1999) のように、1990 年代前半までのデータを分析して、金融市場の統合が進展しているという結果が出ることは自明である。2000 年代に入ると、アジア諸国をはじめとする新興市場経済は、資本輸出国になるという大きな変化が見られる (例えば、IMF (2004, Ch.4))。中でも、2000-2001 年は非居住者のインフローの減少、居住者のアウトフローの増加という民間主体の行動の変化から資本輸出が生じていたが、2002-2004 年は、外貨準備の増加という通貨当局の役割が大きくなっている。こうした環境の変化がある中で、2000 年代のアジアの金融市場がどのように世界の市場とリンクしているのかを検討するのは、意義があると考える。

さらに、日本とアジアの相互依存関係の深まりを背景に、アジア共通通貨（アジア通貨統合）を構想する政策提言 (例えば、嘉治 (2004)、黒田 (2004)、黒田 (2005)) が現れていることに関係した意義もあろう。こうした政策提言のまず基礎には、各国間に統合された金融市場が存在せねばならないだろう $ ^{*2} $ 。先進国間の金融・資本市場の統合を検討したものは多いが、最近の時点でアジアの金融市場を日本との関係において検討したものは、比較的少ない。Cheung, Chinn and Fujii (2003) は対中国で実質金利平価を検討しているが、中国自体がoutlier であるために、そこからアジア各国の動きを把握するのは難しい。

以上のような問題意識の下で、日本とアジアの実質短期金利の平価を分析した。本稿の構成は、次節でデータの制約上、短期金利を用いることのメリット・デメリットを先行研究を踏まえつつ考察し、また、データの特徴を概観する。第3節は、実質金利平価が成立するかどうかの統計テストを行い、棄却されるケースが多いことを見出した。第4節は、実質金利平価が成立しないことを前提としつつ、その乖離がはたして縮小傾向にあるかどうかを分析した。第5節は結びである。
## 2 先行研究とデータ

### 2.1 短期金利か長期金利か

実質金利平価のテストには、多くの場合、先進国間のしかも長期金利が用いられる。短期金利は政策当局のコントロールを受けやすいのに対し、長期金利は貯蓄投資バランスなどの経済のファンダメンタルズや国際的な金利裁定に従って市場で自由に決定されると考えられるからだ。例えば日本経済研究センター (2000) は、先進国（G7及びスイス）の実質長期金利の連動性が増していること、実質長期金利の推移には（各国の貯蓄投資バランスではなく）世界全体の貯蓄が有意であることを見つけているが、これは各国の資本市場の統合度が高まっていることを意味する。同様に、Ford and Laxton (1999) は、OECD全体の財政変数（政府債務残高、財政支出の水準と差分）が先進各国の実質長期金利に有意に影響していることを発見している $ ^{*3} $ 。

しかし、データの制約からアジアの金融市場の統合については、3ヶ月物等の短期金利を使わざるを得ない(例えば、de Brouwer (1999), 谷内 (1997))。ただし、これを一概にデメリットと考える必要はない。リスク・プレミアムによる影響が小さいというメリットも存在するからだ。長期金利、例えば10年物を用いる場合には、物価上昇率についてもそれに見合った10年後の予測値が必要になるが、これをどう作成するかが難しい。例えば、実質長期金利の算出に事後的に実現した1年先のインフレ率を用いて、そこから先は横這いとしているような例(日本経済研究センター, 2000)も見られる。物価上昇率は非定常（もしくはそれに近い）過程に従うので、その不確実性は予測期間が長くなるに従って大きくなり、そのリスクに見合うプレミアムをどのようにモデル化するか、という問題も生じる。結局、長期金利を用いて金利平価をテストする限り、それは実態上、物価上昇率の予測の妥当性、そのリスクに係るプレミアムのモデル化の妥当性についての仮説も含む複合仮説のテストになっている。

短期金利を用いて実質金利平価をテストした場合、平価からの乖離については、リスク・プレミアムの影響は軽微であり、予測誤差と取引費用によって規定されると考えられる。期間は短くても何らかの予測値が必要であり、予測誤差は依然として乖離の一因である。しかし、一つの予測に基づいて生じた平価からの乖離は、異なる予測をもつ者による裁定取引により、あまり大きくならないと考えるのが現実的であろう。すなわち、取引費用の大きさによって、平価からの乖離に上限が画されることになる。情報・通信技術の進展によって取
引費用が低下すると考えれば、平価からの乖離は縮小傾向を示すはずである。ただし、先験的に短期金利からリスク・プレミアムの要因をすべて排除できるわけではなく、どの程度これが含まれているかは実証的な問題であるので、我々の分析は後でこの観点から再検討を加える。

### 2.2 データ

対象としているのは、インドネシア、韓国、マレーシア、フィリピン、シンガポール、タイ、台湾、中国の8国・地域（以下、8ヶ国と略す。）であり、これら8ヶ国の金利としては原則3ヶ月物インターバンクレートまたはTB、日本の金利としては3ヶ月物LIBORを用いる。為替レートは東アジア各国通貨および円の対ドルレートにより、クロスレートで東アジア各国通貨の対円レートを求めた。物価上昇率は、消費者物価指数（原数値）の3ヶ月間の事後的な変化率を求めた。これらはすべて月次データで原則1980年1月～2003年12月であるが、インドネシア(86年5月)、台湾(80年11月)、中国(93年5月)については始期が遅くなっている。

実質短期金利の推移を国別にみると(図1)、1997、98年には各国共通の大きな変動があることがわかる。特にインドネシア、韓国の変動は大きい。これはアジア危機の影響であり、為替の減価を防止するための金利引上げ等を映じたものである。フィリピンについては、80年代なかばと90年代初めにそれぞれ大きな変動がある。前者は、政治的な混乱 $ ^{*4} $ と累積債務危機が重なり、物価は一時期50％台に達するという不安定な状況になったためである。その後、経済が立ち直ったものの後者の時期に再び経済が不安定化したが、その時は経済危機は回避された。このフィリピンの混乱期に限らず、いくつかの国で実質金利が継続的にマイナスになっているのは、人為的な低金利政策を採用していたことの反映と考えられる。人為的に低金利を継続できるのは、資本規制を行っていることの証左であり、その期間を特に除く必要はない(Frankel, 1993)。また、中国で1995年に金利が高くなっているのは、1994-95年に生じた改革開放後最大と言われたインフレの影響である。

こうした実質短期金利を、期間別に各国間のバラツキをみると(図2)、アジア諸国間ではG7諸国間に比べれば依然大きいものの、概ね縮小傾向にあることがわかる。以下では、このような動きを統計的に検証する。

(図1: アジア各国の実質短期金利の推移)

(図2: 実質短期金利のバラツキの推移)