Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
較すると次のようになる。

(i) OLS -25 -0.11

(ii) 2SLS -22 -0.09

(iii) NLLS 30 0.14

(iv) NL2SLS -7.7 -0.03

(v) IZ 14 0.06

(vi) FIML1 6.4 0.03

(vii) FIML2 22 0.10

また。

$$ THEIL1=\frac{\sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t}(\hat{y}_{t}-y_{t})^{2}}}{\sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t}\hat{y}_{t}^{2}}\sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t}y_{t}^{2}}} $$

$$ THEIL2=\frac{\sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t}(\hat{y}_{t}-y_{t})^{2}}}{\sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t}y_{t}^{2}}} $$

は，モデルのパフォーマンスを見る指標となるTheilの統計量の2つのヴァージョンである。

一方，内生変数のレベル$\hat{y}_{t}$と$y_{t}$を比較する

第3表 為替レートの予測力比較

OLS	2SLS	NLLS	NL2SLS	IZ	FIML1	FIML2
RMSE	50.5	49.6	35.9	23.3	21.2	13.8	25.7
RMSPE	21.1	20.7	16.4	9.8	9.8	6.3	12.6
ME	-25.2	-22.0	30.1	-7.7	13.8	6.4	22.0
MPE	-10.5	-9.0	13.7	-3.2	6.4	3.0	10.3
1.
C.C.	0.344	0.314	0.743	0.731	0.809	0.890	0.895
THEIL-1	0.115	0.112	0.073	0.051	0.045	0.030	0.053
THEIL-2	0.219	0.215	0.156	0.101	0.092	0.060	0.112
2.
C.C.	0.044	-0.018	0.441	0.439	0.566	0.660	0.668
THEIL-1	0.660	0.677	0.536	0.564	0.488	0.424	0.424
THEIL-2	1.522	1.568	1.277	1.527	1.201	0.907	0.736

第4表 現先レートの予測力比較

OLS	2SLS	NLLS	NL2SLS	IZ	FIML1	FIML2
RMSE	0.8	0.9	1.2	0.7	0.4	0.5	0.6
RMSPE	15.4	15.7	22.5	12.6	6.5	6.3	8.7
ME	-0.4	-0.1	-0.9	-0.1	0.0	0.0	0.1
MPE	-7.2	-2.6	-15.4	-1.3	0.5	0.6	3.2
1.
C.C.	0.883	0.861	0.843	0.863	0.958	0.960	0.957
THEIL-1	0.071	0.072	0.108	0.059	0.031	0.039	0.048
THEIL-2	0.139	0.144	0.203	0.118	0.061	0.077	0.096
2.
C.C.	0.681	0.625	0.622	0.628	0.881	0.916	0.926
THEIL-1	0.391	0.420	0.438	0.417	0.238	0.238	0.281
THEIL-2	0.825	0.894	0.956	0.826	0.452	0.425	0.467
第5表 KSNN の 予測 力 比較

OLS	2SLS	NLLS	NL2SLS	IZ	FIML1	FIML2
RMSE	11980.0	12400.0	3182.0	4323.0	1928.0	1362.0	1255.0
RMSPE	89.9	93.3	28.9	33.5	17.2	12.2	11.3
ME	4753.0	4949.0	-1222.0	-57.0	-1314.0	-770.9	-681.4
MPE	34.0	35.3	-14.6	-3.2	-12.3	-7.9	-7.1
1.
C.C.	0.897	0.903	0.936	0.752	0.737	0.903	0.926
THEIL-1	0.392	0.400	0.150	0.190	0.094	0.065	0.059
THEIL-2	1.108	1.146	0.294	0.400	0.178	0.126	0.116
2.
C.C.	0.544	0.564	0.665	0.349	0.365	0.482	0.517
THEIL-1	0.865	0.864	0.631	0.819	0.628	0.535	0.507
THEIL-2	10.750	10.720	2.926	6.576	2.297	1.718	1.566

第6表 KSBC の予測力比較

OLS	2SLS	NLLS	NL2SLS	IZ	FIML1	FIML2
RMSE	1160.0	10170.0	2359.0	4425.0	2976.0	1826.0	1668.0
RMSPE	53.4	47.5	15.2	24.3	18.7	11.6	10.6
ME	6948.0	5885.0	-1202.0	-184.5	-2246.0	-1103.0	-1016.0
MPE	39.1	32.4	-9.3	-1.1	-14.5	-7.4	-6.6
1.
C.C.	0.894	0.893	0.942	0.717	0.881	0.940	0.946
THEIL-1	0.271	0.254	0.076	0.137	0.101	0.059	0.054
THEIL-2	0.705	0.642	0.149	0.279	0.188	0.115	0.105
2.
C.C.	0.472	0.480	0.562	0.392	0.569	0.613	0.632
THEIL-1	0.657	0.646	0.411	0.610	0.414	0.383	0.375
THEIL-2	0.834	2.705	0.890	2.042	0.861	0.750	0.718

のではなく，その時間変化$\hat{y}_{t}-\hat{y}_{t-1},\quad y_{t}-y_{t-1}$ を比較するのも有益であろう。後者ではむしろモデルの定性的な性質をみるという色合いが濃い。表では1で前者，2で後者の場合の各統計量を計算している。

シミュレーション結果から分かるように，モデルのパフォーマンスは完全情報最尤法が格段に優れている。そこで，このモデルでの価格変数である為替レートFXS及びそれに関連した変数である現先レートRBRAに注目し，結果を詳しく調べよう。まず為替レートについて，モデルのパフォーマンスの指標を各推定法別にまとめたものが表3である。表2と同様，1はレベル，2は時間変化である。これを見る限り，完全情報最尤法Iによる推定が最も優れた特性を示している。推定法を変えただけで平方平均二乗誤差率がOLSの21%から6%と3分の1以下になったことは注目に値する。また完全情報最尤法Iでは平均誤差率も小さく，Theilの統計量もレベルではゼロに近い。一方，二段階最小二乗法が通常の最小二乗法より優れているかどうかは，これだけの材料では判
第7表 GFX の予測力比較

OLS	2SLS	NLLS	NL2SLS	IZ	FIML1	FIML2
RMSE	22610.0	22110.0	5258.0	8286.0	4785.0	2998.0	2683.0
RMSPE	118.1	115.6	23.7	40.7	17.8	11.8	10.6
ME	11700.0	10830.0	-2425.0	-241.4	-3560.0	-1874.0	-1697.0
MPE	56.4	53.1	-8.1	2.1	-13.2	-6.6	-6.0
1.
C.C.	-0.204	-0.230	0.537	0.208	0.765	0.883	0.912
THEIL-1	0.342	0.339	0.109	0.161	0.101	0.061	0.055
THEIL-2	0.890	0.870	0.207	0.325	0.188	0.118	0.106
2.
C.C.	-0.137	-0.158	0.577	0.167	0.633	0.769	0.805
THEIL-1	0.825	0.825	0.484	0.714	0.431	0.355	0.331
THEIL-2	3.559	3.462	0.946	2.372	0.852	0.663	0.610

断できないが，Zellnerの方法はかなり良いパフォーマンスを示している。また，時間変化での結果を見ると，完全情報最尤法IとIIはともに優れた特性を示しており，あまり差が見られない。現先レートについて同様に各種に各種指標をまとめたのが表4である。これも為替レートと同じ傾向を示しているが，たとえば平均誤差率の大きさに注目すると，最小二乘法よりは二段階最小二乘法が大幅に小さくなっており，同時推定法ではさらにそれより小さくなっている。これは為替レートについても見られたことであり，バイアスが推定法によって大きく軽減されることを示している。

一方，価格変数だけではなく取引量に関係した変数である民間対外短期純負債残高KSNN, 為銀対外短期純負債残高KSBN, さらに外貨準備高GFXについても, パフォーマンスがどの位異なるかを調べよう。これをまとめたのが表5から表7である。

表からわかるように，やはり同時推定法によって誤差が格段に小さくなることがわかる。

為替レート（円/ドル）を価格変数と考えたとき，超過供給曲線は理論的には正の傾きを持つ。またその内訳を見ると，本モデルに関しては，短期資本収支は民間，為銀ともに正，積極的介入は安定化要因であるため負，輸出入及び長期資本収支を含めたその他の項目は外生扱いであるためゼロとなる。ところでこうした傾きは，外国為替市場が為替レートの変化によってクリア一される過程で，各短期資本収支及び積極的介入の果たす役割の大きさを示すものである。これが推定法によって異なるというのが，直接的ではないにしろ第1節の結果から導びかれた命題である。これを実際に調べよう。期間としては1978年第I四半期を選んだ。このときの為替レートは234.7円/ドルであった。そこで，前期（1977年第IV四半期）の為替レートの値244.9円/ドルから出発して，外国為替市場がクリア一されるまで，すなわちFLEX方式によって収束するまでの過程で，各収支項目がどれだけ寄与しているかを見よう。これを各推定法について示したものが表8.1～表8.7である。

表からわかるように，円高になる過程での超過供給の変化は各推定法ともマイナスであり，超過供給曲線の傾きは正となる。しかしその大きさは推定法によって大きく異なり，同時推定法による超過供給の変化が通常の最小二乘法よりはるかに大きい。縦軸に為替レート，横軸に外国為替の超過供給をとれば，超過供給曲線の傾きは通常の最小二乘法の方が緩やかになる。理論的には，図1のように，真の超過供給曲線
EPA世界経済モデルにおける統計的分析

第8.1表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：最小二乘法

(単位：100万ドル)

為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	208.1	-36.7
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	-13526.453769.51374.715780.4	-6042.717867.018176.615780.4	7483.8-35902.516801.90.0	-16.579.437.20.0
外国為替の超過供給	54648.8	9428.2	-45220.6	100.0

第8.2表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：二段階最小二乘法

(単位：100万ドル)

推定法：二段階最小二乘法(单位：100万下元)
為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	208.1	-36.7
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	-17475.147503.81374.715780.4	-6608.714912.118176.615780.4	10866.5-32591.716801.90.0	-28.284.643.60.0
外国為替の超過供給	44434.4	5907.3	-38537.1	100.0

第8.3表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：非線型最小二乘法

(単位：100万ドル)

為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	243.7	-1.2
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	-4709.9	-6864.5	-2154.6	12.6
11608.2	-2765.4	-14373.6	84.2
1374.7	1909.6	535.0	3.1
15780.4	15780.4	0.0	0.0
外国為替の超過供給	21304.0	4240.9	-17063.2	100.0

第8.4表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：非線型二段階最小二乘法 (単位：100万ドル)
為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	208.1	-36.7
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	37756.778365.31374.715780.4	3829.614910.518176.615780.4	-33927.0-63454.816801.90.0	29.755.614.70.0
外国為替の超過供給	130527.7	16344.0	-114183.7	100.0
第8.5表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：Zellnerの方法

(単位：100万ドル)

為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	224.9	-19.9
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	68826.268157.71374.715780.4	1611.9-2555.310496.015780.4	-67214.3-70713.09121.30.0	45.748.16.20.0
外国為替の超過供給	151389.7	4341.0	-147048.7	100.0

第8.6表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：完全情報最尤法I

(単位：100万ドル)

為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	244.9	224.8	-20.0
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	97275.9110969.41374.715780.4	362.6-1247.710534.615780.4	-96913.3-112217.19160.00.0	44.451.44.20.0
外国為替の超過供給	222651.1	4360.7	-218290.3	100.0

第8.7表 超過供給の内訳と変化（1978年第I四半期）

推定法：完全情報最尤法II

(単位：100万ドル)

為替レート及び収支項目	初 期 值(1)	収 束 值(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構 成 比(%)
直 物 為 替 レ ート	244.9	232.3	-12.5
民 間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	110101.2134563.648.015780.4	-330.6-1150.110575.715780.4	-110431.7-135713.610527.60.0	43.052.94.10.0
外国為替の超過供給	260397.1	3724.1	-256672.9	100.0

図1

のようになることが示される。これは次のように導びかれる。第1節(5)より超過供給関数 $ ES(p) $ は,誤差項を除いた理論モデルとして表わせば,

$$ E S(p)=-\sum_{j=1}^{J}y_{j} $$

が $ ES_{0} $ なら，通常の最小二乘法によるものは $ ES_{1} $
$$ \begin{array}{l}{=-\sum_{j=1}^{J}x_{j}\alpha_{j}(\sum_{j=1}^{J}\beta_{j})P}\\ {=z+\left|\sum_{j=1}^{J}\beta_{j}\right|P}\end{array} $$

となる。最後の等号は $ z=-\sum_{j=1}^{J}x_{j}\alpha_{j} $ とおき, $ \beta_{j}<0 $ ; $ j=1,2,\cdots,J $ から得られる。ところで（16）より通常の最小二乘法推定量を $ \hat{\beta}_{j} $ ; $ \hat{\mu} $

1, 2, ……, J とすれば,

$$ plim(\sum_{j=1}^{J}\hat{\beta}_{j}-\sum_{j=1}^{J}\beta_{j})>0 $$

となるから，$\sum_{j=1}^{J}\hat{\beta}_{j}<0$ である限り，

$$ \left|\operatorname{p l i m}\sum_{j=1}^{J}\hat{\beta}_{j}\right|<\left|\sum_{j=1}^{J}\beta_{j}\right| $$

が成立する。したがって図1の $ ES_{1} $ のような結果が得られる。実際には真の超過供給関数はわからないため，こうした理論的な命題を確認できないが，表8.1～表8.7の結果を見る限り，同時推定法による超過供給の傾きが大きくなる傾向があるという事実は，これを裏付けていると考えてもよいであろう。ところで世界経済モデルにおける日本の短期予測モデルでの同様な分析では表9のようになっている（吉富他 $ ^{[18]} $ ）。

第9表 超過供給の内訳と変化（1977年第IV四半期）

「世界モデルにおける日本経済の短期予測モデル」〔18〕より

(単位:100万ドル)

為替レート及び収支項目	初期値(1)	収束値(2)	超過供給の変化(2) — (1)	構成比(%)
直物為替レート	255.5	245.4	-10.1
民間短期資本収支為銀積極的介入額その他(外生)	5211579610931922	-261348270613921	-782-1231459681999	4.672.235.0-11.8
外国為替の超過供給	17146	81	-17065	100.0

ただし期間は1977年第Ⅳ四半期と1期ずれており，また輸出入，長期資本収支等も内生化されているため直接比較はできないが，最小二乘法で推定されているため，本分析の最小二乘法による結果，すなわち表8.1と比べてみよう。為替レート1円当りの超過供給の変化は，短期予測モデルでは1690（百万ドル），本モデルでは1232である。また為銀の短期資本収支は，短期予測モデルが1219に対し本モデルは978，また積極的介入も591に対し458と比較的似通った数字を示している。調整項目の構成比も同じような結果を示しており，とくに積極的介入の寄与率は35％に対し37％とほとんど同じである。しかしこの3分の1という寄与率が過大ではないかという疑問が後に述べられる。

次に各収支項目別に構成比を調べてみよう。まず民間の短期資本収支については，最小二乘法及び二段階最小二乘法の結果では符号が逆に出ており適当ではないが，その他の推定法についてみると，Zellnerの方法，完全情報最尤法が45％前後であるのに対し，非線型最小二乘法では12.6％と低めになっている。また非線型二段階によるものは29.7％とその中間にある。為銀の短期資本収支については，同時推定法によるものが50％前後であるのに対し最小二乘法では80％前後と高めになっている。また積極的介入については，同時推定法によるものが5％と大幅に小さくなっている。こうした結果から考えると，世界モデルにおける日本の短期予測モデルによる結果（表9）等によって言われてき
たことに対して，あの程度修正を加える必要があるのではないかと思われる。それは，外国為替市場がクリアーされていく過程において，短期資本に関しては民間と為銀の寄与率がそれ程違わないこと，また積極的介入の果たす役割が小さいこと等である。しかし，輸出入を外生としたことがこうした結果を生み出した可能性もあり，この辺のところをさらに詳しく検討する必要があろう。

需給均衡型モデルは為替レート決定ばかりでなく，金融部門をはじめ適用範囲は広い。またその一般的な場合である市場規制モデルあるいは不均衡モデルをマクロ計量モデルに取り入れることは，従来の伝統的な均衡モデルの限界を打ち破り，現実の描写力を増す意味で好ましいことである。しかしその場合，誤まった推定法，たとえばOLSを用いた場合，それが結果に致命的な影響を与えること，また推定法によってモデルのパフォーマンスが大きく違うことは以上見た通りである。したがってこの種のモデルでは，スペシフィケーションばかりでなく推定法にも注意を払うことがとくに重要である。

### 付録1 1.1節の定理の証明

この定理の証明はGourieroux, Laffont, and Monfort $ ^{[11]} $ の結果の応用である。

一般にモデルが内生変数ベクトル $ y_{t} $ ，外生変数ベクトル $ x_{t} $ ，誤差項 $ u_{t} $ ，パラメータ $ \theta $ によって陰関数の形で，

$$ g\text{（}y_{_{t}},\quad x_{_{t}},\quad u_{_{t}},\quad\theta\text{）}=0 $$

と表わされたとき, $ x_{t} $ , $ u_{t} $ , θを所与として内生変数が一意的に,

$$ y_{_{t}}=h\quad(x_{_{t}},\ u_{_{t}},\ \theta) $$

と解かれるための条件を，Gourieroux等に従がってcoherency conditionと呼ぶことにする。線型なマクロ計量モデル，

$$ \begin{aligned}\varGamma y_{_{t}}+Bx_{_{t}}&=u_{_{t}}\\y_{_{t}}&:n\times1,\quad x_{_{t}}:k\times1,\quad u_{_{t}}:n\times1\\\varGamma&:n\times n,\quad B:n\times k\end{aligned} $$

においてはBの正則性がcoherency conditionとなる。ところが不均衡モデルなどでは，内生変数のとる値によってモデルが変わる。たとえば,

$$ \begin{cases}y_{t}^{d}=\alpha^{d}x_{t}^{d}+\beta^{d}p_{t}+u_{t}^{1}\\y_{t}^{s}=\alpha^{s}x_{t}^{s}+\beta^{s}p_{t}+u_{t}^{2}\\y_{t}=\min(y_{t}^{d},y_{t}^{s})\\p_{t}=p_{t-1}+\lambda(y_{t}^{d}-y_{t}^{s})+u_{t}^{3}\end{cases} $$

という不均衡モデルで内生変数を $ y_{t}=(y_{t}^{d}, y_{t}^{s}) $

$ y_{t}, p_{t})' $ とすれば, $ y_{t}^{d} > y_{t}^{s} $ 上では,

$$ B{\begin{aligned}B=&\begin{pmatrix}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{-\beta^{d}}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{-\beta^{s}}}} \\{{{0}}}&{{{-1}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{-\lambda}}}&{{{\lambda}}}&{{{0}}}&{{{1}}}\end{pmatrix}\end{aligned}} $$

$ y_{t}^{d}
EPA世界経済モデルにおける統計的分析

$$ \chi_{C I}\left(y\right)=\left\{\begin{matrix}1,&\quad y\in C_{I}\\ 0,&\quad y\notin C_{I}\end{matrix}\right. $$

を用いて。

$$ f\equiv\sum_{I}A_{I}\chi_{C_{I}} $$

と定義すれば，内生変数ベクトルの空間の全領域での写像が得られる。マクロ計量モデルについて考えれば，各領域 $ C_{I} $ 上でのモデルを，

$$ \varGamma_{I}y_{t}+B_{I}x_{t}=u_{t} $$

とすれば,

$$ f{=}\sum_{I}\varGamma_{I}\chi_{C_{I}} $$

となる。そこで外生変数 $ x_{t} $ 及び誤差項 $ u_{t} $ が与えられたとき，一意的に $ y_{t} $ が定まる必要がある。したがって問題は f が逆写像をもつかどうかであるが，そのための必要十分条件は次の定理で与えられる。

#### 定理A.1 (Gourieroux et al. [11])

$f=\sum_{I}A_{I}\chi_{C_{I}}$ を $R^{n}$ から $R^{n}$ への連続写像とする。$f$ が逆写像をもつための必要かつ十分な条件は, $\det\left(A_{I}\right)$ が同符号になることである。

この定理を適用するためには, モデルが切り換わる領域は錐面であるとした。しかし, たとえば (18) のモデルでは,

$$ \Delta P=\left\{\begin{aligned}&-\delta_{L},&\lambda&(y^{d}-y^{s})<-\delta_{L}\\ &\lambda(y^{d}-y^{s}),&-\delta_{L}&\leq\lambda(y^{d}-y^{s})\leq\delta_{U}\\ &\delta_{U},&\delta_{U}&<\lambda(y^{d}-y^{s})\end{aligned}\right. $$

となっており，価格変化のモデルが切り換わる領域はバンドの形で示される。そこでこうした場合について，解が一意であるための必要十分条件を調べよう。αを$R^{n}$ の線型形式とする。qを任意の自然数とし，$k_{i}\in R^{\downarrow}$；$i=1,2,\cdots,q-1$を上昇順に，

$$ k_{1}
である。内生変数ベクトルを $ y' = (y_{1}, y_{2}, \ldots, y_{J}, g, P) $ とする。このモデルでは，バンドは超過需要 $ g' $ に対するものと，価格 $ P' $ に対するもののの2つ，すなわち m = 2 となり，線型形式はそれぞれ $ \alpha_{1} = (0, \cdots, 0, 1, 0) $ ， $ \alpha_{2} = (0, \cdots, 0, 0, 1) $ となる。 $ q^{1} = 2 $ ， $ k_{1}^{1} = -K $ ， $ k_{2}^{1} = K $ であり， $ q^{2} = 2 $ ， $ k_{1}^{2} = -\delta_{L} $ ， $ k_{2}^{2} = \delta_{U} $ である。そこで

$$ C_{ij}=C_{j}^{1}\cap C_{j}^{2}\quad;\quad i=1,\quad2,\quad3 $$

$$ \text{；}j=1，2，3 $$

とすれば，たとえば $ C_{22} $ 上でのモデルは，

$$ \begin{aligned}&y_{j}=x_{j}\alpha_{j}+\beta_{j}P\quad&;j=1,2,3\cdots\cdots,J\\&g=&\sum_{j}y_{j}\\ \end{aligned} $$

$$ P{=}P_{-1}{+}\lambda g $$

だから、アフィン変換は、

$$ F_{22}\ (y)=A_{22}\ (y)+b_{22}=0 $$

$$ A_{_{22}}=\left(\begin{array}{ccccc}{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0\cdots\cdots}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{-\beta_{1}}}} \\{{{0}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0}}}&{{{-\beta_{2}}}} \\{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}} \\{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}}&{{{\vdots}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0\cdots\cdots}}}&{{{1}}}&{{{0}}}&{{{-\beta_{J}}}} \\{{{-1}}}&{{{-1}}}&{{{-1\cdots\cdots}}}&{{{-1}}}&{{{1}}}&{{{0}}} \\{{{0}}}&{{{0}}}&{{{0\cdots\cdots}}}&{{{0}}}&{{{-\lambda}}}&{{{1}}} \\\end{array}\right) $$

図A.1

ところが\sum_{j}\beta_{j}>0 となり，さらに，

$ 1-\lambda\sum_{j}\beta_{j}<0 $

$$ b_{22}=\begin{pmatrix}-x_{1}\alpha_{1}\\\vdots\\\vdots\\-x_{J}\alpha_{J}\\0\\-P_{-1}\end{pmatrix} $$

となって $ \left|A_{22}\right|=1-\lambda\sum_{j}\beta_{j} $ が得られる。同様に

してそれ以外の $ A_{ij} $ については $ \mid A_{ij} \mid = 1 $ が得

られる。また各領域の境界上での連続性はFの作り方より明らかであるから，モデル（20）の内生変数が一意的に定まるための必要十分条件は，$1-\lambda\sum_{j}\beta_{j}>0$ となる。

ところでこの条件の意味を考えてみよう。モデル（20）は,

$$ \begin{array}{l}g=\begin{cases}-K,&g<-K\\\sum_{j}x_{j}\alpha_{j}+(\sum_{j}\beta_{j})P,&-\quad K\leq g\leq K\\K,&K

の場合は図A.2のように解が3つ得られる場合もあり，一意性は保証されない。
図A.2

付録2 分析に用いたデータ

KSNN	KSBC	GFX	BPXG	BPMG	FNW
1972: IV	7049.0	.0	18365.0	30477.6	21880.0	18860.0
1973: I	7951.1	-	17959.3	32564.8	25940.4	19816.1
8745.1	-	15260.1	34374.8	30574.4	19898.5
9315.3	1855.0	14646.8	36502.0	34346.8	20156.3
9337.0	3465.0	12246.0	40897.2	39027.6	19748.6
1974: I	10104.0	7225.3	12197.2	44149.6	49092.0	18496.9
10486.0	10872.1	13339.9	54298.0	55360.8	18496.2
10752.7	11887.4	13108.0	57131.2	53568.8	18996.7
10978.0	11592.0	13518.0	61137.2	53617.2	20457.1
1975: I	10897.2	12257.2	13896.6	56642.4	50463.2	21466.7
10211.1	12933.6	14522.1	54174.8	48246.4	23831.7
10015.5	13068.6	13491.4	52804.0	49259.6	25935.3
9762.0	13471.0	12815.0	55905.6	50678.8	28947.9
1976: I	9463.2	13837.0	13956.8	60918.4	52269.6	31875.7
9820.5	14087.9	15537.2	64520.0	53946.4	34822.8
8959.2	14442.5	16971.7	67006.8	58294.0	37411.5
9761.0	14092.0	16604.0	70803.2	59854.8	40161.9
1977: I	9755.6	13747.7	16830.1	75131.2	60638.0	43585.9
9673.8	12292.2	17843.6	77794.4	61767.6	46475.2
9002.3	11620.0	18531.5	79468.4	62580.8	50110.5
8903.0	12408.0	22848.0	84601.2	62846.0	54234.4
1978: I	9214.7	14417.8	29114.6	91684.0	64684.8	59378.4
9660.2	11295.7	28100.7	93481.6	67005.2	64147.9
10216.9	11917.4	29981.2	97422.8	70086.8	69224.9
10754.0	15371.0	33019.0	99809.6	81956.4	73492.5
1979: I	10991.3	15610.8	28798.4	97013.6	86447.6	76039.0
11151.6	15396.4	25949.0	98148.4	92321.2	81380.4
12206.8	19688.9	26086.7	102741.0	106565.0	82454.0
13059.0	20262.0	20327.0	106230.0	111693.0	80976.4
1980: I	13680.8	24012.1	18564.5	113222.0	119342.0	80050.6
13823.7	23710.5	123689.0	129823.0
14347.3	24483.4	128730.0	122462.0
15123.0	25232.0	139394.0	126760.0
RESR	DD	DT	FXS	FXF	FP
1972:	IV	450.9	25606.5	49158.4	301.1	290.9	.0
1973:	I	953.3	27188.3	51447.5	279.0	270.2	- 12.59
II	1249.5	28425.7	53890.5	265.2	261.6	- 5.47
III	1471.9	29809.7	55803.2	264.8	259.8	- 7.57
IV	1605.8	29857.5	57470.5	275.6	288.7	18.94
1974:	I	1858.1	31054.4	59165.2	287.6	302.9	21.24
II	1905.8	32217.6	60197.6	281.9	283.4	2.02
III	1930.6	32217.8	62139.5	299.8	299.8	0.00
IV	1965.7	32803.8	64114.7	300.4	302.6	2.95
1975:	I	2030.6	33550.6	66542.2	292.9	292.9	- 0.36
II	2095.0	34349.6	68729.5	293.4	292.7	- 0.86
III	2165.5	35302.3	71696.6	299.4	301.2	2.43
IV	1996.1	36786.8	74913.9	303.3	304.3	1.30
1976:	I	1704.3	38456.0	77485.0	301.9	302.2	0.34
II	1637.6	39919.2	80213.2	299.2	299.6	0.50
III	1685.1	41207.3	82859.2	289.9	290.5	0.83
IV	1708.9	41522.4	85580.6	294.6	295.3	0.93
1977:	I	1767.2	42371.9	88682.4	282.9	283.8	1.18
II	1789.9	42076.1	91864.8	273.8	273.9	0.22
III	1828.1	42511.1	95071.9	266.1	265.4	- 0.97
IV	1509.5	44718.9	96741.7	244.9	242.6	- 3.70
1978:	I	1557.3	45048.6	99923.9	234.7	231.9	- 4.74
II	1618.9	47339.3	103155.0	217.2	214.3	- 5.28
III	1663.7	48811.8	106025.0	190.0	187.0	- 6.35
IV	1692.8	50476.0	109208.0	189.7	185.0	- 9.84
1979:	I	1746.4	50978.3	112459.0	204.4	201.1	- 6.33
II	1767.4	51952.0	115600.0	218.6	215.9	- 4.97
III	1814.8	53851.2	118720.0	220.1	217.3	- 5.12
IV	1801.9	51734.6	122060.0	242.4	238.7	- 6.05
1980:	I	2065.9	53807.4	124194.0	246.1	243.0	- 5.07
II	2929.8	51471.0	129174.0	227.0	227.7
III	2953.1	50644.7	132249.0	219.4	219.7
IV	2656.0	49952.1	136737.0	210.7	207.1

## 第3章 貿易シェア行列の変動と貿易連関モデルの

## 予測精度

## 序

世界経済モデルは各国または各地域のマクロ・モデルを結合（リンク）しなければならないが，その場合に，世界全体としての輸出の総計が名目・実質のいずれの面でも輸入の総計に等しいという整合性を保たなければならない。この役割を果たすのが，いわゆる貿易連関モデルである。したがって世界経済モデルによる予測を行う場合には，この貿易連関モデルが予測に適したものであるか否かを検討し，予測に適する貿易連関モデルを求め，それを使用してゆくことが望ましい。

貿易連関モデルにおいては上に述べた整合性の条件が満たされればならないので，実際の2国間貿易の推定においては，この条件を満たす推定方式が採用されなければならない。EPA世界経済モデルにおいては，種々の貿易連関モデルの種々の推定方式が比較検討された結果，Hickman and Lau〔12〕による方式が採用さ
1 日時：平成27年3月3日（火）14：00～15：00

2 場所：特定個人情報保護委員会委員会室（三会堂ビル8階）

3 出席者：堀部委員長、阿部委員、嶋田委員、手塚委員、加藤委員

其田事務局長

## 4 議事の概要

## （１）議題１：公的年金業務等に関する事務全項目評価書について

事務局から、特定個人情報保護評価指針に定める「審査の観点」及び「審査の観点における主な考慮事項」に基づき、公的年金業務等に関する事務全項目評価書の特定個人情報保護評価指針への適合性及び妥当性について審査した結果について説明があった。

阿部委員から「審査記載事項にもあるとおり、評価書に記載されている内容については、確実に実行してもらいたい」という旨の発言があり、事務局から厚生労働省にその旨を伝達することとした。

本評価書について承認され、厚生労働省に対し、評価書が承認された旨及び承認後に評価書に記載すべき委員会の審査結果等について通知することとなった。

## （２）議題２：特定個人情報保護評価の実施時期に関する協議について

事務局から、内閣府が実施する情報提供等記録開示システムの運営に関する事務及び厚生労働省が実施する労働者災害補償保険法による保険給付等（年金給付）に関する事務に係る特定個人情報保護評価の実施時期に関する協議について説明があった。

本協議について承され、内閣府及び厚生労働省に対し、了承された旨を通知することとなった。

## （３）議題３：その他について

事務局から第36回委員会の議事概要案について説明があった。原案のとおりて承され、ホームページに掲載することとなった。

手塚委員及び加藤委員の海外渡航について承認された。

以上
内（金） 78

要求番号	事項	前年度額	28年度額	28年度額	对前年度比較增△減	備考
6	11-95 金融市場整備推進必要在經費	1,103,187	998,831	△ 104,356	22年度	23年度	24年度	25年度	26年度
予算額	(1,525,924)(1,780,102	1,593,014)(1,609,092	2,394,161)(2,427,915	2,048,619)(2,163,192	1,180,092)1,180,289
決算額	-	-	-	1,887,480	1,041,697
不 用 額	-	-	-	161,139	138,395
001 市場の公正確保必要在經費	259,032	232,566	△ 26,466
001 証券取引等監視委員会必要在經費	255,959	229,755	△ 26,204
01 証券取引等監視委員会一般事務費	17,628	22,588	4,960	(說 明)証券取引等監視委員会所掌の一般事務を処理するために必要在經費
95016-2129-06-0110 諸 謝 金	96	21	△ 75	·証券取引等監視委員会(1)中間監督者会議等講師謝金(9,000)1回 09,700円 2時間 1.08(2)前年度限りの経費(海外証券規制当局との連携強化に係る経費)·証券取引等監視委員会·外国旅費(国際会議等出席旅費)(1)FCA等海外長期調査に係る経費(2)海外証券規制当局との連携強化に係る経費	21(	96)
95016-2122-08-2010 職員旅費	17,150	22,274	5,124
95016-2123-09-2102 金融政策業務庁費	382	293	△ 89	·証券取引等監視委員会·FCA等海外長期調査に係る経費(1)消耗品費(14,020)(7)@28,000円 4人(2)通信運搬費(32,857)(7)@16,250円 4人(3)雑役務費(7,747)(7)@29,000円 4人(說 明)金融商品取引法第194条の7第2項等の規定に基づき行う、金融商品取引業者等に対する検査その他事務を行うために必要在經費	22,274(18,429)13,265)3,885)	17,150)13,265)3,885)
06 検査等一般事務費	26,852	28,148	1,296
95016-2122-08-2221 金融機関等検査旅費	25,907	26,864	957	·証券取引等監視委員会(1)內国旅費(証券取引検査旅費)·証券検査等に係る経費(2)外団旅費(海外検査等外国旅費)·本邦証券会社現地法人の検査等に係る経費	26,864(17,699)16,742)8,726(8,213)8,529)	25,907)16,742)8,213)8,529)
95016-2123-09-2102 金融政策業務庁費	945	1,284	339	·証券取引等監視委員会(1)ICカード乗車券経費	1,284(1)ICカード乗車券経費	1,284(1)ICカード乗車券経費	1,284(1)ICカード乗車券経費	1,284(1)ICカード乗車券経費	1,284(1)ICカード乗車券経費
79 内 (金)

要求
番号	事 项	前 年 度
算 额	2 8 年 度
概 算 要 求 额	对 前 年 度
比 較 增 △ 减	偏 考
11 证券取引等监視経費(犯
則調査経費)	80,316	62,485	△ 17,831	·通信運搬費(2)金商法192条第1項に基づく裁判所申立て等に係る経費754(409)
·通信運搬費355(118)
·借料及び損料300(192)
·雑役務費99(99)
·金融商品取引法第210条及び第211条等の規定に基づき行う、犯則調査その他事務を行うために必要な経費51,778(68,748)
·証券取引等監視委員会(1)内国旅費(証券取引検査等旅費)42,895(59,289)
·証券取引検査等旅費(犯則事件の調査に係る旅費)8,883(9,459)
·海外検査等外国旅費(犯則事件の調査に係る旅費)8,883(9,459)
95016-2122-08-2221 金融機関等検査
旅費	68,748	51,778	△ 16,970
95016-2123-09-6110 搜 查 费	11,568	10,707	△ 861	·証券取引等監視委員会
·搜査費10,707(11,568)
·金融商品取引法第194条の7第2項第8号及び同条第3項等の規定に基づき行う、有価証券報告書等の検査及び課徵金に係る事件について必要な調査その他の事務を行うために必要な経費714	·証券取引等監視委員会(357,000)2回@341,000円682(714)
·証券取引等監視委員会35,921(42,298)
(1)内国旅費(証券取引検査等旅費)25,717(29,681)
·取引調査に係る経費18,712(21,167)
·開示検査に係る経費7,005(8,514)
(2)外国旅費(海外検査等外国旅費)10,204(12,617)
·クロスポーダー取引事案の調査等に係る経費10,204(12,617)
·証券取引等監視委員会1,394(1,405)
(1)ICカード乗車券経費944(953)
·通信運搬費335(339)
·(1)取引調査に係る経費609(614)
·(2)有価証券報告書等検査に係る経費450(452)
·(7)11(15)
·借料及び損料376(376)
95016-2122-08-2221 金融機関等検査
旅費	42,298	35,921	△ 6,377
95016-2123-09-2102 金融政策業務庁
費	1,405	1,394	△ 11
要求番号	事項	前年度算額	28年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
95016-2123-09-6110 搜 查 费	1,958	1,976	八. 雑役務費	(1,127)	63(61)
八. 雑役務費	@1,164円 50件 1.08
· 证券取引等監視委員会
· 搜查費	1,976(1,958)
21 证券取引等監視経費(証券取引審査経費)	1,199	1,169	△	(說 明)	金融商品取引法第194条の7第2項等の規定に基づき行う、報告又は資料の賬取その他の情報の収集並びに取引の内容の審査に関する事務を行うために必要な経費
95016-2122-08-2221 金融機関等検査旅費	1,038	1,013	△	· 证券取引等監視委員会
· 内国旅費(証券取引検査等旅費)
· 证券取引審査旅費	1,013(1,038)
· 证券取引等監視委員会	156(161)
· 通信運搬費
· ICカード乗車券経費	132(137)
· 雑役務費	@1,127円 20件 1.08	24(24)
31 デジタルフォレンジック関連システム経費	48,510	48,721	211	· 证券取引等監視委員会	48,721(48,510)
(1) デジタルフォレンジック環境の整備経費	32,315(32,665)
· 備品費	26,466(11,318)
· 消耗品費	5,849(20,738)
· 前年度限りの経費(通信運搬費)	0(179)
· 前年度限りの経費(雑役務費)	0(430)
(2) デジタルフォレンジック関連機器等の運用等経費	16,406(15,845)
· 消耗品費	4,879(2,697)
· 借料及び損料	4,537(4,537)
(1) デジタルフォレンジック機器リプレースに係る経費【26年度国庫債務負担行為】	2,048(2,048)
(1) デジタルフォレンジック機器リプレースに係る経費【27年度国庫債務負担行為】	2,489(2,489)
· 雑役務費	6,990(8,611)
(說 明)	インターネット上のサイトを巡回してデータを蓄積し、金融商品取引情報を検索可能とするASPサービスの利用に必要な経費
· 证券取引等監視委員会
· 雑役務費	12,982(14,169)
· 平成28年4月～平成29年3月分	12,982(12,901)
(1) ASPサービス利用経費
(1,045,000)(11)	@1,001,667円 12月 1.08	12,982(12,415)
81 内 (金)

要求番号	事 项	前 年 度 额	2 8 年 度 额	对 前 年 度 比 较 增 △ 减	備 考
要求番号	事項	前年度算額	28年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
95016-2122-08-7011 参考人等旅費	717	717	0	·內国旅費(証券取引檢查等旅費)·事件関係人営業所等調查旅費(審判官)	258(2)	520)
·指定職審判官1人@68,606円1回	69(137)
·一般職審判官(63,874)(2)(63,874)(2)(63,874)(2)	189(383)
·審判手続室·內国旅費·参考人等旅費@59,733円12回	717(717)
006 公認会計士監査の充実·強化に必要な経費	1,539	1,538	△	1	(說明)課徵金制度(公認会計士法)の適正な執行のために必要な経費
95016-2129-06-0110 諸 謝 金	972	972	0	·審判手続室(1)通訳謝金2件1人@50,000円1.08(2)鑑定謝金1件1人(@300,000円+@500,000円)1.08	972(108)
95016-2122-08-2010 職員旅費	315	315	0	·審判手続室·外国旅費(海外金融関係調査研究旅費)·外国在住事件関係人営業所等調査旅費(審判官)
95016-2122-08-2221 金融機関等検査旅費	133	132	△	1	·一般職審判官(上海)1人@314,813円1回	315(315)
·審判手続室·內国旅費(証券取引檢查等旅費)·事件関係人営業所等調査旅費(審判官)	132(133)
95016-2122-08-7011 参考人等旅費	119	119	0	·指定職審判官1人@68,606円1回	69(69)
·審判手続室·內国旅費·参考人等旅費@59,733円2回	63(64)
011 店頭デリバティブ取引情報の蓄積·分析システム経費	(説明)店頭デリバティブ取引情報の蓄積·分析システム経費
83 内 (金)

要求番号	事項	前年度算額	28年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
001店頭デリバティブ取引情報の蓄積・分析システム経費01運用経費95016-2123-09-1040情報処理業務庁費	39,852	51,959	12,107
26,892	26,892	0	·市場課·雑役務費	26,892(	26,892)
イ.運用・保守費用(ハード)【25年度国庫債務負担行為】	2,052(	2,052)
@1,900,000円 1.08	2,052(	2,052)
ロ.システム保守・運用費用(ソフトウェア)	24,840(	24,840)
@23,000,000円 1.08	24,840(	24,840)
·市場課·雑役務費	25,067(	12,960)
イ.集計データ分析対応プログラムの開発	11,610(	12,960)
@10,750,000円 1.08	11,610(	12,960)
ロ.政府共通プラットフォーム移行におけるコンサルティング経費	13,457(	0)
@12,460,000円 1.08	13,457(	0)
(説 明)	公認会計士法第35条第2項第3号の規定に基づき公認会計士試験を実施するための経費	29,180)
公認会計士・監査審查会
·公認会計士試験委員手当
(1,459)	(0)	(0)
324人日	@20,000円 + 1,092人日	@19,600円
·公認会計士・監査審查会
·試験委員等謝金	23,510(	24,770)
イ.出題謝金	10,520(	12,320)
(112)	(112)	(112)
90人 20間 @4,000円	7,200(	8,960)
(84)	(84)	(84)
83人 10間 @4,000円	3,320(	3,360)
(83,000)	(83,000)	(83,000)
86,600枚 @150円	12,990(	12,450)
·公認会計士・監査審查会
·内国旅費(試験委員出席旅費)	(25,658)	(845)
·試験委員出席旅費	@23,721円 795人日	18,858(
·試験委員出席旅費	@23,721円 795人日	18,858(
要求番号	事項	前年度算額	2.8年度概算要求額	对前年度比較增△減	備考
006 懲戒処分経費	(説明)公認会計士法第30条、第31条及び第34条の21の規定による公認会計士及び監査法人の懲戒処分の事務に要する経費
95016-2122-08-7011 参考人等旅費	182	180	·企業開示課·內国旅費·在勤地外(説明)公認会計士法第46条の12及び第49条の3の規定に基づき日本公認会計士協会、公認会計士及び監査法人等に対する検査を実施するための経費
011 公認会計士等検査経費	32,173	33,610	1,437(説明)公認会計士法第46条の12及び第49条の3の規定に基づき日本公認会計士協会、公認会計士及び監査法人等に対する検査を実施するための経費
95016-2122-08-2010 職員旅費	8,534	11,509	2,975·公認会計士·監査審查会·外国旅費(国際会議出席等旅費)·監査監督機関国際フォーラム定期会合出席旅費·イ・本会合(イ)会長等·イスタンプール(533,032)@1,378,432円1人1回1,378(533)(口)局長·イスタンプール(522,432)@1,363,132円1人1回1,363(522)(八)公認会計士監査検査官·イスタンプール(426,932)@1,042,432円1人1回1,042(427)·中間会合(イ)局長·ワシントン@1,046,982円1人1回1,047(1,047)(口)公認会計士監査検査官·ワシントン@669,772円1人1回670(670)八.検査ワークショップ(イ)室長·ワクダビ(602,342)@693,062円1人1回693(602)(口)公認会計士監査検査官·ワクダビ(321,452)@404,602円1人1回405(321)二.GPPCワーキンググループ会合(イ)ワシントン1,885(1,702)