Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
SUR

α1	α2	α3	R²	DW	SD
1	89423(4.5797)	0.51180(64.734)	-65026(-3.3006)	0.98674	0.83084	1905.6
2	99331(5.2534)	0.50402(56.161)	-73646(-3.9557)	0.98243	0.88263	2066.7
3	110062(5.7995)	0.50887(57.969)	-85032(-4.5088)	0.98307	1.0196	2028.8
4	115233(5.6621)	0.50873(57.915)	-90193(-4.4605)	0.98308	1.0037	2028.0
5	111903(5.4451)	0.50897(57.700)	-86941(-4.2552)	0.98302	0.96293	2031.5
6	114023(5.7810)	0.50891(58.066)	-89028(-4.5416)	0.98316	0.99856	2023.4
7	114138(5.5888)	0.50881(57.893)	-89148(-4.3916)	0.98312	0.98658	2025.9
8	115760(5.7120)	0.50905(58.049)	-90783(-4.5060)	0.98317	1.0070	2023.0
9	113252(5.4749)	0.50908(57.697)	-88300(-4.2929)	0.98299	0.97403	2033.6
10	115177(5.7790)	0.50913(58.167)	-90211(-4.5526)	0.98322	1.0230	2019.6
11	114732(5.5877)	0.50896(57.971)	-89757(-4.3973)	0.98317	0.99210	2022.6
12	112091(5.4934)	0.50871(57.682)	-87086(-4.2950)	0.98299	0.99092	2033.3
13	113345(5.7219)	0.50920(58.030)	-88391(-4.4877)	0.98314	0.99557	2024.4
14	113644(5.6654)	0.50864(57.926)	-88626(-4.4467)	0.98313	0.97873	2025.4
15	111114(5.4781)	0.50882(57.604)	-86127(-4.2724)	0.98293	0.97868	2037.0

b1	b2	b3	R²	DW	SD
1	0.13696(2.3449)	-0.081427(-2.5072)	0.86067(16.011)	0.99264	1.7967	0.012609
2	0.18495(3.7644)	-0.10961(-4.0369)	0.80571(18.055)	0.99155	1.7089	0.013213
3	0.19354(4.0121)	-0.11460(-4.3051)	0.79628(18.272)	0.99150	1.6890	0.013267
4	0.19364(4.0454)	-0.11464(-4.3400)	0.79635(18.407)	0.99150	1.6897	0.013265
5	0.19273(4.0067)	-0.11415(-4.2990)	0.79705(18.313)	0.99151	1.6904	0.013263
6	0.19431(4.0689)	-0.11502(-4.3650)	0.79568(18.438)	0.99150	1.6884	0.013269
7	0.19355(4.0371)	-0.11460(-4.3312)	0.79631(18.368)	0.99150	1.6892	0.013267
8	0.19311(4.0420)	-0.11435(-4.3375)	0.79679(18.455)	0.99151	1.6902	0.013264
9	0.19338(4.0290)	-0.11451(-4.3226)	0.79643(18.345)	0.99150	1.6893	0.013266
10	0.19413(4.0714)	-0.11490(-4.3677)	0.79596(18.476)	0.99150	1.6892	0.013266
11	0.19276(4.0247)	-0.11415(-4.3186)	0.79715(18.409)	0.99151	1.6910	0.013262
12	0.19297(4.0183)	-0.11426(-4.3106)	0.79699(18.344)	0.99151	1.6908	0.013262
13	0.19458(4.0734)	-0.11519(-4.3704)	0.79526(18.425)	0.99150	1.6871	0.013272
14	0.19369(4.0456)	-0.11468(-4.3400)	0.79624(18.393)	0.99150	1.6893	0.013266
15	0.19481(4.0563)	-0.11531(-4.3501)	0.79509(18.301)	0.99150	1.6870	0.013273
SUR

c1	c2	c3	R²	DW	SD
1	-6.6346(-8.2481)	1.3578(69.313)	-1.1671(-1.6392)	0.98791	0.29259	0.033420
2	-5.9290(-8.1781)	1.3494(62.293)	-1.4973(-2.2475)	0.98583	0.28776	0.034337
3	-5.8189(-8.0576)	1.3493(62.230)	-1.6038(-2.419)	0.98578	0.28570	0.034395
4	-5.8088(-8.1644)	1.3498(62.397)	-1.6200(-2.4815)	0.98577	0.28553	0.034406
5	-5.8233(-8.2223)	1.3501(62.488)	-1.6095(-2.4763)	0.98578	0.28580	0.034400
6	-5.8087(-8.1864)	1.3499(62.428)	-1.6212(-2.4902)	0.98577	0.28553	0.034407
7	-5.7937(-8.1803)	1.3500(62.467)	-1.6374(-2.5194)	0.98577	0.28526	0.034417
8	-5.8085(-8.2102)	1.3500(62.457)	-1.6225(-2.4999)	0.98577	0.28552	0.034407
9	-5.8142(-8.2186)	1.3501(62.498)	-1.6185(-2.4930)	0.98578	0.28563	0.034405
10	-5.7966(-8.1759)	1.3499(62.445)	-1.6335(-2.5110)	0.98577	0.28531	0.034414
11	-5.8054(-8.2076)	1.3501(62.485)	-1.6264(-2.5059)	0.98577	0.28547	0.034410
12	-5.8163(-8.2059)	1.3501(62.483)	-1.6162(-2.4844)	0.98578	0.28567	0.034404
13	-5.8161(-8.1938)	1.3500(62.430)	-1.6147(-2.4792)	0.98578	0.28566	0.034403
14	-5.8065(-8.2091)	1.3500(62.463)	-1.6243(-2.5031)	0.98577	0.28549	0.034409
15	-5.8212(-8.1992)	1.3500(62.457)	-1.6106(-2.4717)	0.98578	0.28576	0.034400

e1	e2	e3	R²	DW	SD
1	0.17139(13.299)	0.82304(12.863)	-6.4050(-10.019)	0.89824	2.0915	0.018036
2	0.23320(11.864)	0.43014(4.0824)	-8.6478(-7.8505)	0.55467	0.66935	0.036370
3	0.21290(8.8187)	0.46970(3.4836)	-7.5932(-6.2837)	0.55306	0.65048	0.036438
4	0.21125(9.1689)	0.52633(3.9415)	-7.7197(-6.6546)	0.56858	0.67931	0.035801
5	0.20856(9.1549)	0.54832(4.2256)	-7.6500(-6.6427)	0.57415	0.69250	0.035565
6	0.21232(9.4000)	0.51897(4.0346)	-7.7534(-6.7436)	0.57087	0.68311	0.035706
7	0.20955(9.1905)	0.53944(4.1392)	-7.6701(-6.6548)	0.57328	0.69130	0.035603
8	0.21124(9.3331)	0.53003(4.1073)	-7.7411(-6.7387)	0.57297	0.68684	0.035617
9	0.20905(9.1998)	0.54411(4.2117)	-7.6526(-6.6514)	0.57559	0.69441	0.035506
10	0.21175(9.3620)	0.52260(4.0545)	-7.7388(-6.7363)	0.57269	0.68712	0.035631
11	0.20971(9.2417)	0.54261(4.1843)	-7.6999(-6.7066)	0.57513	0.69203	0.035526
12	0.21032(9.2987)	0.53666(4.1781)	-7.7054(-6.7105)	0.57468	0.69107	0.035544
13	0.21186(9.3295)	0.52380(4.0381)	-7.7493(-6.7251)	0.57065	0.68237	0.035713
14	0.20980(9.2259)	0.53654(4.1390)	-7.6717(-6.6628)	0.57307	0.68923	0.035613
15	0.21077(9.2781)	0.53217(4.1071)	-7.7147(-6.6978)	0.57284	0.68664	0.035621
$ \alpha_{1} $	$ \alpha_{2} $	$ \alpha_{3} $	$ \overline{R}^{2} $	DW	SD
1	80924 (3.5053)	0.51071 (54.636)	-56389 (-2.4208)	0.98154	1.1009	2253.1
2	102352 (5.8613)	0.50461 (54.274)	-76667 (-4.4756)	0.98164	0.95626	2130.2
3	119562 (5.8796)	0.51191 (55.823)	-94869 (-4.6929)	0.98198	1.0771	2110.5
4	127045 (5.7895)	0.51280 (55.765)	-102459 (-4.6929)	0.98193	1.11222	2113.6
5	129351 (5.7272)	0.51421 (55.861)	-104966 (-4.6628)	0.98198	1.1311	2110.5
6	130519 (5.6750)	0.51356 (55.615)	-106048 (-4.6300)	0.98185	1.1237	2118.3
7	130994 (5.6430)	0.51420 (55.686)	-106602 (-4.6072)	0.98188	1.1308	2116.3
8	130164 (5.5542)	0.51379 (55.407)	-105727 (-4.5287)	0.98172	1.1215	2125.6
9	130699 (5.6398)	0.51436 (55.612)	-106327 (-4.6028)	0.98183	1.1279	2119.3
10	130565 (5.6650)	0.51337 (55.502)	-106071 (-4.6224)	0.98179	1.1226	2121.9
11	129226 (5.5166)	0.51346 (55.364)	-104744 (-4.4903)	0.98171	1.1154	2126.6
12	131287 (5.6960)	0.51426 (55.797)	-106897 (-4.6532)	0.98194	1.1332	2112.9

b1	b2	b3	R²	DW	SD
1	0.13608
(2.3170)	-0.080878
(-2.4795)	0.86190
(16.028)	0.99255	1.7569	0.012738
2	0.18932
(4.0228)	-0.11191
(-4.3246)	0.80281
(19.172)	0.99141	1.6645	0.013366
3	0.18796
(4.2444)	-0.11142
(-4.5922)	0.80191
(20.609)	0.99142	1.6565	0.013390
4	0.18663
(4.2134)	-0.11061
(-4.5564)	0.80371
(20.626)	0.99142	1.6612	0.013376
5	0.18543
(4.1651)	-0.10992
(-4.5039)	0.80499
(20.540)	0.99143	1.6637	0.013369
6	0.18486
(4.1533)	-0.10955
(-4.4898)	0.80585
(20.558)	0.99143	1.6661	0.013362
7	0.18427
(4.1270)	-0.10922
(-4.4616)	0.80638
(20.500)	0.99144	1.6669	0.013360
8	0.18474
(4.1408)	-0.10947
(-4.4755)	0.80604
(20.508)	0.99143	1.6667	0.013361
9	0.18435
(4.1330)	-0.10908
(-4.4690)	0.80620
(20.524)	0.99144	1.6663	0.013362
10	0.18455
(4.1486)	-0.10935
(-4.4839)	0.80635
(20.578)	0.99144	1.6676	0.013358
11	0.18432
(4.1211)	-0.10923
(-4.4535)	0.80652
(20.452)	0.99144	1.6676	0.013358
12	0.18442
(4.1387)	-0.10931
(-4.4749)	0.80621
(20.547)	0.99144	1.6665	0.013361
c1	c2	C3	R²	DW	SD
1	-6.3646(-8.2481)	1.3578(69.313)	-1.1671(-1.6392)	0.98791	0.29259	0.033420
2	-6.0592(-8.3756)	1.3491(62.237)	-1.3664(-2.0578)	0.98587	0.29024	0.034283
3	-5.9370(-8.7117)	1.3509(62.711)	-1.5070(-2.4202)	0.98583	0.28792	0.034344
4	-5.9321(-8.8498)	1.3512(63.123)	-1.5155(-0.4728)	0.98582	0.28782	0.034349
5	-5.9256(-8.9240)	1.3513(63.344)	-1.5231(-2.5087)	0.98582	0.28770	0.034353
6	-5.9446(-9.0031)	1.3514(63.456)	-1.5052(-2.4935)	0.98583	0.28805	0.034345
7	-5.9344(-8.9764)	1.3514(63.475)	-1.5150(-2.5057)	0.98582	0.28786	0.034349
8	-5.9450(-8.9951)	1.3514(63.501)	-1.5051(-2.4898)	0.98583	0.28806	0.034345
9	-5.9268(-8.9644)	1.3514(63.479)	-1.5233(-2.5190)	0.98582	0.28771	0.034354
10	-5.9404(-9.0150)	1.3513(63.503)	-1.5086(-2.5043)	0.98583	0.28797	0.034346
11	-5.9513(-8.9864)	1.3514(63.486)	-1.4991(-2.4744)	0.98583	0.28818	0.034342
12	-5.9286(-8.9617)	1.3513(63.445)	-1.5203(-2.5130)	0.98582	0.28775	0.034352

e1	e2	e3	R²	DW	SD
1	0.17271(13.784)	0.83020(13.426)	-6.5411(-10.420)	0.90327	1.8413	0.017585
2	0.23848(12.243)	0.39863(3.9500)	-8.8779(-7.9867)	0.52697	0.48219	0.037479
3	0.20150(8.7906)	0.58587(4.7313)	-7.3837(-6.3675)	0.56727	0.53446	0.035850
4	0.20563(9.7998)	0.59537(5.3603)	-7.6674(-7.0251)	0.58920	0.55625	0.034928
5	0.20236(9.7413)	0.61320(5.6895)	-7.5345(-6.9654)	0.59973	0.57046	0.034477
6	0.20331(9.9706)	0.61835(5.8571)	-7.6190(-7.1424)	0.60418	0.57522	0.034285
7	0.20251(9.9147)	0.61690(5.8881)	-7.5504(-7.0611)	0.60534	0.57612	0.034235
8	0.20281(9.9667)	0.62089(5.9197)	-7.5972(-7.1321)	0.60633	0.57703	0.034192
9	0.20299(9.9635)	0.61854(5.9082)	-7.5901(-7.1107)	0.60515	0.57633	0.034243
10	0.20363(9.9814)	0.62030(5.9343)	-7.5876(-7.1396)	0.60613	0.57653	0.034200
11	0.20241(9.9248)	0.61984(5.9107)	-7.5526(-7.0698)	0.60545	0.57663	0.034230
12	0.20342(9.9694)	0.61242(5.8272)	-7.5964(-7.1078)	0.60409	0.57464	0.034289
## 付録 3 表 3 - 3 外生変数の AR モデル

(1) $ G_{t}=1457.7+0.79988G_{t-1}+0.0035095G_{t-2}+0.046611G_{t-3}+0.2469G_{t-4}-0.11059G_{t-5}-0.13758G_{t-6} $

(3.5) (7.5) (0.026) (0.34) (1.8) (-0.8) (-1.0)

+0.047544 $ G_{t-7}-0.27779G_{t-8}+0.35079G_{t-9} $

(0.35) (-2.10) (3.4)

$$ \overline{R}^{2}=0.989,\quad DW=1.97,\quad SD=725,d.f.=76 $$

(2) $ EX_{t} = 97.8 + 1.2029EX_{t-1} + 0.15251EX_{t-2} - 0.70259EX_{t-3} + 0.36524EX_{t-4} $

(0.58) (10.6) (0.82) (-3.4) (2.8)

$ \overline{R}^{2} = 0.997 $ , DW = 2.02, SD = 725, d.f. = 72

(3) $ UR_{t}=0.019428+1.1315UR_{t-1}-0.033114UR_{t-2}+0.043957UR_{t-3}-0.26577UR_{t-4}+0.14628 $

(1.0) (11.6) (-0.23) (0.31) (-1.87) (1.01)

$ UR_{t-5}-0.041914UR_{t-6} $

(-0.42)

$$ \begin{array}{c|ccc}

\bar{R}^{2}=0.969, & DW=2.02, & SD=0.00090, d.f.=101 \\

\hline

(4) K_{t}=182.8+1.6511K_{t^{-1}}-0.38031K_{t^{-2}}-0.28012K_{t^{-3}} \\

(1.5) & (15.0) & (-1.75) & (-2.52) \\

\end{array} $$

## 第 4 章 為替レート分析 - 深尾モデル -

### 1. 深尾モデル

本章では深尾京司「為替レートの決定要因と為替投機需要」(日銀　金融研究 1983 年)で提案されている外国為替市場部分均衡モデルを用いて合理的予想為替レート変動分析を行う。そのモデルは次の通りである。

単純化のために以下の仮定がおかれた。

イ）自国（日本）と外国（米国）の2国のみが存在するものとする。

口）内外投資家にとって，居住している国の通貨建の貸借は安全であるのに対し，相手国通貨建の貸借は為替レート変動のためリスクを伴うと仮定

ハ）内外投資家が負わねばならない為替リスクの総額は過去の経常収支黒字によって蓄積された自国の対外純資産によって近似できるものと仮定

外国為替市場が均衡するためには，対外純資産〔z(t):単位円/自国物価〕だけの為替リスクを内外投資家が負おうとする意図がある。内外投資家にとって相手国通貨建資産に対する需要は，相手国通貨建資産の期待収益率と，居住している国の通貨建資産の予想収益率の差に比例するものとすれば，外国為替市場の均衡条件は，

(1.1) $ z(t) = b \left\{ r^{*}(t) - r(t) + \pi_{t-1}^{f} - \pi(t) \right\} $

と書ける。また，経常収支が実質為替レートに

比例して $ a(\pi(t) - \overline{\pi}(t)) $ と表されるものとすれば

対外純資産の動学式は

(1.2) $ z(t) = z(t-1) + a $ (π(t) - π(t))

と定式化される。ただし,(1.1),(1.2)において

$ r^{*}(t) $ ： 今期の外国の実質金利

$ r(t) $ ： 今期の自国の実質金利

$ \pi(t) $ ：実質為替レート（円建）の対数値

$ \pi_{t-1}^{f} $ ：投資家が予想する来期の $ \pi $

$ \pi(t) $ ： 経常収支をバランスさせる均衡実質為替レート
α, b : パラメーター

ここで, $r(t), r^{*}(t), \bar{\pi}(t)$ は $t-1$ 期以前から予想できる基礎的な金利及び均衡レートの水準である。

深尾（1983）では，将来の為替レートの予想に関して合理的予想の考え方を導入して，為替レート決定式を導出している。その方法はアナリティカルなもので簡単に述べると次のようになる。

合理的予想を仮定して

$$ \pi_{t}^{f}=E_{t}\pi_{t+1} $$

とする。(1.1),(1.2)式より

$$ (1.3)E_{t}\pi_{t+\tau+1}-\left(\frac{a}{b}+2\right)E_{t}\pi_{t+\tau}+E_{t}\pi_{t+\tau-1}=X_{t+\tau} $$

ただし， $ X_{t+\tau} $ は， $ \tau \geq 2 $ について

(1.4) $ X_{t+\tau} = (r_{t+\tau} - r_{t+\tau-1}) - (r_{t-\tau}^{*} - r_{t+\tau-1}^{*}) $

$$ -\frac{a}{b}\overline{\pi}_{t-\tau} $$

τ = 1 について

$$ \begin{aligned}\left(\begin{array}{l}1.4\end{array}\right)^{\prime}\ X_{t+1}&=\left\{\begin{array}{l}r_{t+1}-\left(r_{t}+\cup\left(t\right)\right)\end{array}\right\}-\left\{\begin{array}{l}r_{t+1}^{*}\end{array}\right.\\&\quad-\left(r_{t}^{*}+w(t)\right)\}-\frac{a}{b}\overline{\pi}_{t+1}\end{aligned} $$

を意味するものとする。

定差方程式（1.3）を再帰的に解くと，次の準誘導形が得られる。

$$ \begin{aligned}\left(1.5\right)\boldsymbol{\pi}\left(\boldsymbol{t}\right)=&\left(1-\lambda\right)\left[\overline{\pi}_{t}+u\left(\boldsymbol{t}\right)+\sum_{t=1}^{\infty}\lambda^{i}\overline{\pi}_{t+i}\right]\\&+\lambda\left[\left(r_{t}^{*}+w(\boldsymbol{t})\right)-\left(r_{t}+\cup\left(\boldsymbol{t}\right)\right)\right.\\&+\sum_{t=1}^{\infty}\lambda^{i}\left(r_{t+i}^{*}-r_{t+i}\right)\left.\right]\\&-\left(1-\lambda\right)\frac{1}{\alpha}z(\boldsymbol{t}-1)\end{aligned} $$

ただし, u, u, w はそれぞれ, $ \pi_{t}, r_{t}, r_{t}^{*} $ の攪乱項で (1.5) 式の第 1 項はアンカー要因, 第 2 項は金利差要因, 第 3 項は為替リスク要因を示している。

$ r_{t+\tau}^{*}, r_{t+\tau} $ の流列は長期金利に反映されてい

ること，$\pi_{t+\tau}$ は一定であることを仮定すると，

(1.5) 式は

(1.6) $ \pi(t) = \alpha_{0} + \alpha_{1} \left[ R^{n*}(t) - \log P^{*}(t+4) \right] $

$$ \begin{aligned}&+\log P^{*}(t)\ }-\{R^{n}-\log P(t+4)\\&+\log P(t)\ }]+a_{2Z}(t)+\varepsilon\ (t)\\ \end{aligned} $$

と表せ，直接推定が可能となる。

ただし，

$ R^{n}(t) $ ：日本国債最長期物金利（年率，期末日）に1を加えた値の対数値

$ P(t) $ ：日本の GNP デフレーター(1973 年 Q1 を 1 とする)

$ R^{n*}(t) $ , $ P^{*}(t) $ ：米国についての同様の変数

$ z(t) $ ：1977 年のわが国の対外純資産を起点とした累積経常収支

$ \varepsilon(t) $ ：搅乱項

$$ a_{0}, a_{1}, a_{2}: a_{0} = \overline{\pi} $$

$$ \begin{aligned}&\alpha_{1}=\frac{\lambda}{4(1-\lambda)}\\&\alpha_{2}=(1-\lambda)\frac{1}{\alpha}=-\frac{\lambda}{(1-\lambda)b}\\ \end{aligned} $$

深尾（1983）では（1.6）式を通常の最小2乗法（OLS）と同時に誤差項の系列相関を考慮して，コクラン・オーカット法（CORC）によっても推定している。

我々は，深尾モデルを使い，合理的予想の値を Fair=Taylor 法で求め，その結果を深尾（1983）の結果と比較検討する。

### 2. 計測モデル

深尾モデルに対して，世界モデルのデータを使うために同じ式を名目値を使って書き換え，次のような式を推定する。

(1.1) 式 = (1.2) 式とおいて

$$ \begin{aligned}&z_{t-1}+a\ \log\left(\frac{\pi_{t}P_{t}*}{P_{t}}\right)-b\left\{\log\pi_{t+1}^{f}\right.\\ &\\&\left.\quad-\log\pi_{t}+\log(1+i_{t}^{*})\right.\left.-\log(1+i_{t})\right\}\\ &\\&\left.\quad-\alpha\log\overline{\pi}=u_{t}\right.\\ \end{aligned} $$

ただし, a, b, を係数とし, 他の各変数は次のとおとりである。

$ \pi_{t} $ ：名目為替レート（円 / US)

$\pi_{t}^{f}$ ：名目予想為替レート（"”）

$ i_{t}^{*} $ ：米国短期名目金利（四半期率,% / 100）

$ i_{t} $ ：日本短期名目金利 （“”，“”）
$$ \begin{aligned}&(System for the Integrated Modeling and\\&Analysis of Economies)\end{aligned} $$

* 経済企画庁経済研究所が世界経済モデルの開発のために作成したシステム

$ P_{t}^{*} $ : 米国 GNP デフレーター (1973 年 Q1 = 100 )

$ P_{t} $ : 日本の GNP デフレーター（"”）

Zt : ドル建実質累積経常収支（単位 10 億：ドル）

元：実質均衡為替レート（円 / US$）

$ u_{t} $ ：搅乱項

ここで $ \mu_{t}=0 $ とおいて $ \log\pi_{t} $ について解けば

(2.2) \log\pi_{t} = -(1 / (a + b))z_{t-1}

$$ + (b / (a + b)) \left\{ \log \pi_{t+1}^{f} + \log(1 + i_{t}^{*}) - \log(1 + i_{t}) \right\} $$

$$ - (a / (a + b)) (\log P_{t}^{*} - \log P_{t}) $$

$$ - (a / (a + b)) \log \overline{\pi} $$

シミュレーションに当って，パラメーターをまとめて

$$ \frac{1}{a+b}=-\ \mathfrak{a}\quad,\ \frac{b}{a+b}=\beta\quad,\ \frac{a}{a+b}=\gamma $$

と表すことにする。ここで，(2.1)式より通常 $a,b>0$ と考えられるので $\alpha<0, \beta>0, \gamma>0$ と考えられる。

β + γ = 1 より γ = (1 - β) と 表 し ， 定 数 项 (1 / (a + b)) α log π = c と お く と (2.2) 式 は 次 式 の よ う に 変 形 さ れ る 。

$$ \begin{aligned}(2.3)\quad\log\pi_{t^{+}}(\log P_{t}^{*}-\log P_{t})\\=\alpha\cdot_{Z_{t^{-1}}}+\beta(\log\pi_{t+1}^{f}+\log(1+i_{t}^{*})\\-\log(1+i_{t})+\log P_{t}^{*}-\log P_{t})+c\end{aligned} $$

このモデル(2.3)を Fair=Taylor 法によって解くに当って，次の仮定を置いた。

h：モデルの予想変数は 1 期先のものだけなので h = 1

k: Fair=Taylor 法では k を適当にとり, k を $ k+1 $ , ……と伸ばしてシミュレーション値が収束するような k を選んでいるが, ここでは k を与えられた全シミュレーション期間で固定した。これは簡単化のためと深尾（1983）の結果とパラメーターの比較をするためである。（第3章第3節参照）

シミュレーション期間は変動相場制になった 1973 年 Q1 からとし, イ）1973 年 Q1～1979 年 Q1, ロ）1979 年 Q2～1984 年 Q2, ハ）1973 年 Q1～1984 年 Q2 の 3 期間をとった。

$\pi_{t},\pi_{t}^{f}$ 以外の外生変数（一般に $X_{t}$ と表す。具体的には $P_{t},P_{t}^{*},i_{t},i_{t}^{*},z_{t-1}$ の扱いについては次の 2 通りを行うこととした。ただし，いずれの場合も $z_{t-1}$ については 1 期前の値なので実績値を用いることとし，$P_{t},P_{t}^{*},i_{t},i_{t}^{*}$ について次の 2 通りの扱いをした。

(1) 完全予見 ( $ X_{t}^{f} = X_{t} $ ) を仮定して実績値を使用する。

(2) AR モデルを用い $ X_{t}^{f} $ を求めて使用する。

### 3. 実証結果

(1)のケース（外生変数に実績値を入れたもの）について

推定結果を次に示す。ただし，ここではシミュレーション，OLSによる推定を行うに当って，SIGMA $ ^{(*)} $ を用い，パラメーターの収束判定は目のこで行って推定の繰り返し回数を決めた。 $ \pi_{t}^{i} $ の収束判定はプログラムに組み込んで行った。

モデルは次の通りである。

$$ \begin{aligned}\left(3.1\right)\log\pi_{t^{+}}&(\log P_{t}^{*}-\log P_{t})\\&=c+\beta(\log\pi_{t+1}^{f}+\log\frac{1+i_{t}^{*}}{1+i_{t}}\\&\quad\\&\quad+\log\frac{P_{t}^{*}}{P_{t}})\mathfrak{a}\cdot_{Z_{t-1}}\end{aligned} $$

これを２節に述べたアルゴリズムによって解いて得られたパラメーターの値を推定期間別に示すと表1の通りである。

ここで元の式

$$ \begin{aligned}\left(3.2\right)\log\pi_{t^{+}}&(\log P_{t}^{*}-\log P_{t})\\&=\frac{1}{a+b}a\log\overline{\pi}\\&+\frac{b}{a+b}\{\log\pi_{t+1}^{f}+\log P_{t}^{*}-\log P_{t}\end{aligned} $$
$$ +\log(1+i_{t}^{*})\;-\log(1+i_{t})\;\big\}\;-\;\frac{1}{a+b}\;z_{t-1} $$

表 1 推定結果（外生変数：完全予見の場合）

期	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2
仅束条件	0.01(1%)	0.1(10%)	0.1(10%)
系数推定回数	10回	40回	20回
推定值	c	2.1933(4.21)	0.1280(0.14)	0.5186(0.56)
β	0.5949(6.17)	0.9739(5.71)	0.9066(5.37)
α	-0.0022752(0.56)	0.0001901(0.26)	-0.0005945(1.17)
R²	0.93	0.62	0.42
DW	0.77	0.72	0.25
k	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2

表 2 係数の値（外生変数：完全予見の場合）

期間	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2
収束条件	0.01(1%)	0.1(10%)	0.1(10%)
係数推定回数	10回	40回	20回
推定值	a	178.05	-137.30	157.11
b	261.47	-5123.09	1524.98
log $ \pi $	5.41	7.14	5.55
$ \pi $	223.63	1261.43	257.23

図１ 為替レート（外生変数に実績値を入れた場合）
図２ 為替レート（外生変数に実績値を入れた場合）

図 3 為替レート（外生変数に実績値を入れた場合）

との係数の対応関係は次のとおりである。

$$ \left\{\begin{aligned}\frac{1}{a+b}&=-\mathfrak{a}\\ \frac{b}{a+b}&=\beta\\ \frac{a\log\overline{\pi}}{a+b}&=\mathfrak{c}\end{aligned}\right. $$

これよりシミュレーション及び推定結果から $a$, $b$, $\pi$ を求めると表 2 のようになる。

図1～図3にシミュレーション期間別に為替レートの解と実績値とを比較したグラフを示す。

(2) のケース（外生変数を AR で求めた場合について

ここでは，当期の外生変数 $ X_{t} $ （具体的には $ P_{t}, P_{t}^{*}, i_{t}, i_{t}^{*} $ ）の予想 $ X_{t}^{f} $ のみを導入することとし， $ X_{t}^{f} $ を作るに当っては $ AR(p) $ モデルを使用することとした。つまり， $ X_{t}^{f} $ は過去 p 期間の外生変数の値 $ X_{t-1}, X_{t-2}, \ldots, X_{t-p} $ から予想形成されると仮定し，予想形成関数 $ (3.3) X_{t} = a X_{t-1} + \ldots + a p X_{t-p} + \varepsilon_{t} $

を推定するに当っては OLS を用い, F 比 2 の基準によって p を決める。

当初は，金利差について，予想形成関数を推定しようとしたが F 検定を行った結果 k が 15 を過ぎても F < 2 とならないため $ P_{t}, P_{t}^{*}, i_{t} $ ，
表 3

変数	採用したラグの長さ	Fの変換点
F > 2	F < 2
P	2	k=2 ぞ	k=3 ぞ
P*	4	F=35.839	F=0.23035
k=4 ぞ	k=5 ぞ
i	4	F=2.4552	F=0.28795
k=4 ぞ	k=5 ぞ
i*	4	F=4.0712	F=0.51665
k=4 ぞ	k=5 ぞ
F=3.1136	F=0.82061

$ i_{t}^{*} $ をそれぞれ F 検定してラグの長さを決定した。

F 検定の結果は表 3 のとおりである。

ここで決定したラグ長のARモデルで推定した外生変数 $ P_{t}^{f} $ ， $ P_{t}^{*f} $ ， $ i_{t}^{f} $ ， $ i_{t}^{*f} $ を使って以下（1）と同様にシミュレーションと推定を行って次のような結果を得た。

表 4 推定結果（外生変数： $ AR(p) $ で推定した場合）

期 間	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2
収 束 条 件	0.1(10%)	0.1(10%)	0.1(10%)
係 数 推 定 回 数	10回	39回	20回
推 定 值	c	2.2170(4.12)	0.16605(0.18)	0.5804(0.63)
β	0.59056(5.92)	0.96699(5.69)	0.89518(5.35)
α	-0.002278(4.14)	0.0002185(0.30)	-0.000568(1.11)
R²	0.92	0.62	0.42
DW	0.74	0.68	0.25
k	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2

ここで（1）のケースと同様に $ a $ ， $ b $ ， $ \pi $ を求めると表5のようになる。

表 5 係数（外生変数： $ AR(p) $ で推定した場合）

期 間	1973Q1~1979Q1	1979Q2~1984Q2	1973Q1~1984Q2
収 束 条 件	0.1(10%)	0.1(10%)	0.1(10%)
係 数 推 定 回 数	10回	39回	20回
推定值	a	179.74	-151.08	184.54
b	259.24	-4425.58	1576.02
logπ	5.41	5.03	5.54
π	223.63	152.93	254.68

（１）のケースと比較すると，期間 1979Q2～1984Q2 で値が違うがa，b＜0 になっている点は改善されていない。

その他の期間については（1）のケースと大差ない結果がでている。以下にシミュレーション期間毎に為替レートの解と実績値とを比較したグラフを示す。
図４ 為替レート（外生変数を AR で求めた場合）

図 5 為替レート（外生変数を AR で求めた場合） -FXSEA（シミュレーション値）

図6 為替レート（外生変数を AR で求めた場合） —FXSEA（シミュレーション値）
## 参考 深尾（1983）推定の結果

(出所)『金融研究第2卷第4号』日本銀行金融研究所

表 6 為替レート決定式の推計（1）

計測期間

1973 / I ~ 1982 / IV

手法	定数項α0	実質金利差(α1+α'1D)	為替リスク(α2+α'2D)	R²s.e.	D.W.p
73/I~79/I	79/II~82/IV	73/I~79/I	79/II~82/IV
OLS	5.65(20.8)	0.913*(3.26)	2.40*(5.09)	-0.0156*(-8.04)	-0.0108*(-4.66)	0.7490.0661	0.805
両变数のF值=18.2	両变数のF值=33.9
CORC	5.64(11.1)	0.373(0.63)	2.01*(3.79)	-0.0154*(-4.51)	-0.0103*(-2.62)	0.4620.0532	2.020.617(4.90)
両变数のF值=7.32	両变数のF值=10.95

（注）1\. Dは1973/I ~1979/I につきゼロ。1979/II ~1982/IV につき1。

2.（ ）内は t 值。 $ ^{*} $ は 5% 水準で有意かつ正しい符号であることを示す。

3. $ \hat{\rho} $ は 1 階の系列相関係数の推定値。

4．OLS の場合， $ α^{'1} $ の t 値は 2.72， $ α^{'2} $ の t 値は 2.98。

5. CORC の場合, $ \alpha^{\prime}_{1} $ の t 値は 2.09, $ \alpha^{\prime}_{2} $ の t 値は 1.98。

6．OLSの場合，α'1，α'2両変数のF値は6.52。一方F（2,35）の1％臨界値は5.27。

7. CORC の場合, α'₁, α'₂ 両変数の F 値は 2.71。一方 F(2,34) の 10% 臨界値は 2.47。

表 7 為替レート決定式の推計（2）

計測期間

1973 / I ~ 1982 / IV

手 法	定 数 項α 0	実質金利差α 1	為替リスクα 2	R²s.e.	D.W.ρ
CORC	5.66(89.3)	1.27*(2.91)	- 0.0136*(- 3.30)	0.3280.0551	1.950.719(6.55)

（注）記号の意味は表6と同一。
## 参考文献

Davis, S., Haltiwanger, J. and Schuh, S. (1996). Job Creation and Destruction. Cambridge: MIT Press.

太田聡一(2002)「若年失業問題の再検討」、『リストラと転職の経済分析』、玄田有史・中田喜文（編）、東洋経済新報社、近刊

玄田 有史(1999)「雇用創出と雇用喪失」、中村二朗・中村恵（編）『日本経済の構造調整と労働市場』、日本評論社

玄田 有史（2001）「結局、若者の仕事がなくなった」、『企業行動と労働市場』、橘木俊詔・デビッド＝ワイズ（編）、日本経済新聞社

三谷直紀（2001）「高齢者雇用政策と労働需要」、『雇用政策の経済分析』、猪木武徳・大竹文雄（編）、東京大学出版会
図4-1. 決定係数の推移(産業中分類、企業規模を説明変数とした分散分析)

注) 各年の結果は、「雇用動向調査・事業所票」(厚生労働省)を特別集計したものである。

図4-2. 事業所内45歳以上比率と雇用純増減率

注）「雇用動向調査・事業所票」（厚生労働省）を特別集計。
表4-1. 雇用変化率(DHタイプ)の回帰分析結果

(1)	(2)	(3)	(4)
雇用変動の期間:	1-12月	1-12月	1-12月	7-12月
<年齢構成(6月末時点)>
45歳以上比率	-0.0636	-0.0185
(常用全体に占める割合)	(-7.62) ***	(-3.23) ***
「45歳以上が全体の4割以上」	-0.0226
45歳以上比率	(-6.23) ***
(常用30歳以上に占める割合)	-0.0508
労働力人口が300万人以上の	-0.0069	-0.0072	-0.0069	0.0001
都道府県に位置する事業所	(-1.79) *	(-1.86) *	(-1.80) *	(0.06)
<企業規模ダミー>
1000人以上	-0.0229	-0.0203	-0.0211	-0.0079
(-4.30) ***	(-3.84) ***	(-3.99) ***	(-2.17) **
300-999人	-0.0162	-0.0138	-0.0140	-0.078
(-2.73) ***	(-2.33) ***	(-2.38) ***	(-1.92) *
100-299人	-0.0079	-0.0063	-0.0063	-0.0063
(-1.32)	(-1.06)	(-1.05)	(-1.54)
30-99人	-0.0053	-0.0042	-0.0046	-0.0037
(-0.94)	(-0.76)	(-0.82)	(-0.96)
<産業ダミー>
製造業	0.0120	0.0110	0.0111	0.0122
(1.58)	(1.49)	(1.48)	(2.36) **
電気・ガス・熱供給・水道業	0.0216	0.0204	0.0218	0.0192
(1.40)	(1.32)	(1.42)	(1.82) *
運輸・通信業	0.0251	0.0224	0.0218	0.0241
(2.48) **	(2.22) **	(2.16) **	(3.48) **
卸売・小売業、飲食店	0.0014	0.0023	0.0020	0.0077
(0.17)	(0.27)	(0.23)	(1.28)
金融・保険業、不動産業	0.0258	0.0253	0.0248	0.0130
(2.30) **	(2.25) **	(2.22) **	(1.69) *
サービス業	0.0238	0.0241	0.0248	0.0143
(2.96) ***	(2.99) ***	(3.08) ***	(2.58) ***
定数項	0.0011	-0.0152	0.0006	-0.0136
(0.13)	(-1.85) *	(0.07)	(-2.23)
サンプル数	9,889	9,890	9,872	9,889
F値	8.16	6.55	6.76	2.24
自由度修正済み決定係数	0.0086	0.0079	0.0069	0.0015

注)企業規模および産業ダミーのリファレンス・グループは、「5-9人」と「建設業」。

カッコ内はt値。年度末従業員数がゼロとなる事業所(2000年調査では7サンプル)は除いた。次表以降も同様。

*、**、***はそれぞれ有意水準が、10、5、1%水準を満たす。以下、同様。
表4-2. 雇用変化率(DHタイプ)における年齢構成変数に関する係数の推移

年次	常用全体に占める45歳以上の比率(1-12月)	45歳以上が4割以上(1-12月)	30歳以上に占める45歳以上比率(1-12月)	常用全体に占める45歳以上比率(7-12月)
1993	-0.0195***	-0.0045	-0.0052	0.0049
1994	-0.0444***	-0.0130***	-0.0311***	-0.0089
1995	-0.0444***	-0.0168***	-0.0246***	-0.0036
1996	-0.0462***	-0.0180***	-0.0352***	0.0000
1997	-0.0537***	-0.0215***	-0.0473***	-0.0054
1998	-0.0516***	-0.0147***	-0.0429***	-0.0024
1999	-0.0558***	-0.0207***	-0.0468***	-0.0136***
2000	-0.0636***	-0.0226***	-0.0508***	-0.0185***

注）***は、1％水準で有意であることを意味している。

表4–3. 45歳以上比率と雇用創出・喪失の持続率：500人以上事業所

45歳以上比率
(93年6月時点)	雇用創出(1993年)の持続率	雇用喪失(1993年)の持続率
事業所数	1994年(%)	1995年(%)	事業所数	1994年(%)	1995年(%)
全体	1,241	68.4	56.1	1,600	89.3	85.3
10%未満	121	71.8	66.2	133	80.8	75.3
10-20%	293	80.0	64.6	325	87.9	83.8
20-30%	337	62.5	46.9	392	89.7	84.6
30-40%	265	65.2	54.3	334	91.5	88.7
40-50%	131	62.9	51.4	272	90.9	89.1
50-60%	53	70.7	44.8	112	96.4	96.4
60-70%	14	64.3	57.1	22	98.1	98.1
70%以上	27	83.9	71.0	10	56.4	20.5
表4-4. ヘックマン二段階推計によるセレクションバイアスを考慮した雇用増加(減少)関数の推計

雇用創出部門	雇用喪失部門
雇用增加関数	セレクション確率	雇用減少関数	セレクション確率
<従業員構成(6月末時点)>
45歳以上比率	-0.0301	-0.6901	0.0634	0.3229
(常用30歳以上に占める割合)	(-2.38)**	(-10.90)***	(6.00)**	(5.93)***
パートタイム比率	0.4337	-0.0082
(常用全体に占める割合)	(5.93)***	(-15.31)***
女性比率	0.0048	0.0009
(常用全体に占める割合)	(0.08)	(2.36)**
労働力人口が300万人以上の	-0.0044	0.0084	0.0150	0.0775
都道府県に位置する事業所	(-0.81)	(0.28)	(3.11)***	(3.12)***
<企業規模ダミー>
1000人以上	-0.1157	0.0864	0.0377	0.3692
(-14.33)***	(2.08)**	(5.51)***	(10.57)***
300-999人	-0.1149	0.1444	0.0228	0.2906
(-12.97)***	(3.15)***	(3.00)***	(7.48)***
100-299人	-0.1011	0.2592	0.0108	0.2141
(-11.34)***	(5.63)***	(1.40)	(5.40)***
30-99人	-0.0903	0.3011	0.0027	0.1392
(-10.60)***	(6.96)***	(0.37)	(3.68)***
<産業ダミー>
製造業	-0.0081	0.1874	-0.0068	-0.0359
(-0.67)	(3.19)***	(-0.75)	(-0.77)
電気・ガス・熱供給・水道業	-0.0258	0.0784	-0.0600	-0.3188
(-1.07)	(0.66)	(-3.08)***	(-3.19)***
運輸・通信業	0.0093	0.2847	-0.0213	-0.1084
(0.60)	(3.70)***	(-1.72)*	(-1.70)*
卸売・小売業、飲食店	0.0088	-0.0227	-0.0035	-0.0190
(0.63)	(-0.32)	(-0.33)	(-0.34)
金融・保険業、不動産業	0.0137	0.2725	-0.0274	-0.1412
(0.81)	(3.15)***	(-1.99)**	(-2.00)**
サービス業	-0.0148	0.3478	-0.0405	-0.2094
(-1.15)	(5.45)***	(-4.09)***	(-4.13)***
定数項	0.2305	-0.5122	-0.0550	-0.4600
(12.64)***	(-7.10)***	(-4.71)***	(-7.63)***
ヘックマン・ラムダ	-0.0133	0.1949
(-1.39)	(101.36)***
サンプル数	9,889	9,924
センサーサンプル数	6,789	4,670
Wald カイニ乗	272.11	142.77
Log Likelihood	-4334.85	-1770.048

注)企業規模および産業ダミーのリファレンス・グループは、「5-9人」と「建設業」。

雇用増加(減少)関数のカッコ内は、t値。セレクション確率のカッコ内は漸近的t値。
表4–5. 30歳以上に占める45歳以上比率の係数(雇用増加・減少関数)の推移

年次	雇用創出	雇用喪失
1993	-0.0047	-0.0257	**
1994	-0.0349	***	0.0332	***
1995	-0.0271	***	0.0271	***
1996	-0.134	0.0284	***
1997	-0.0313	***	0.0641	***
1998	-0.0296	***	0.0637	***
1999	-0.0175	0.0458	***
2000	-0.0301	***	0.0634	***

注) 表4と同様の推計を1993年から2000年にかけて毎年計算した結果である。
# 平成29年度予算 概算要求の概要

警察 庁
## 平成29年度予算概算要求の概要（目次）

〇平成29年度予算概算要求の概要（総表） 1
第1 テロ対策と大規模災害対策の推進 4
第2 サイバー空間の脅威への対処 5
第3 客観証拠重視の捜査のための基盤整備 6
第4 組織犯罪対策の推進 7
第5 生活の安全を脅かす犯罪対策の推進 8
第6 安全かつ快適な交通の確保 9
第7 警察基盤の充実強化 10
第8 東日本大震災からの復旧・復興の支援 11

O組織・機構関係
平成29年度組織改正要求項目 12

O定員関係
平成29年度地方警察官の増員要求について 13
平成29年度警察庁職員の増員要求について 14

O税制改正関係
平成29年度税制改正要望 15