Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ただし、DUMは$\Delta\ln\left(FA(t-1)/P(t-1)\right)$の係数にかかるダミー変数で、不胎化措置が特に強いときに1の値を取る。$h_{1}$および$h_{2}$は（3-2）式の$h$に代わる係数で、それぞれ、「通常の不胎化」および「特に強い不胎化」時における、対外資産のラグ項に対応する。ダミー変数の年次時系列は、Villanueva and Seng (1999)にある情報およびReinhart and Reinhart (1998)とMontiel and Reinhart (1999)にある不胎化指数に基づいて作成された。それぞれの四半期値は、その年の年次値と等しく設定されている（表3-4）。不胎化は、公開市場操作の規模が大きく、かつ「預金準備率の引き上げ」あるいは「政府預金の市中銀行から中央銀行への移し替え」を伴う場合に「特に強い」と見なされた。なお、韓国では、他の期間と比較して不胎化が特に強かった時期はなかったと考えられる。

（3 - 3）式を推計する目的は、対外資産と通貨供給量との関係が時間を通して不変かどうかを見るためである。もし不胎化が特に強いとき、FAの増加がM1（またはM2）を増大させる効果がそれだけ抑制されるのであれば、 $ h_{2} $ の値は負であるはずである。したがって、「特に強い不胎化」に対応する係数 $ (h_{1} + h_{2}) $ は、通常の係数 $ (h_{1}) $ よりも小さくなる。表3 - 3には、（3 - 3）式の推定結果が韓国を除く3ヶ国について報告されている(M1, M2それぞれについて、左側の結果)。係数 $ h_{2} $ の符号はインドネシア、タイでは負であったが、マレーシアも含め、係数は統計的に有意ではなかった。この結果は、M1あるいはM2のいずれを使うかに依存しない。不胎化は、特に強く行われたとき、僅かながらより有効であったと言えよう。

## 3 - 4．ドルペッグ政策は為替期待を安定化させたか？

東アジア金融当局によるドルペッグ政策の信認（credibility）を測るためには、市場参加者が将来の対米ドル為替レートについてどのような期待を抱いていたかを知る必要がある。もし大きな減価期待あるいは増価期待を抱いていたのであれば、ドルペッグ政策は事前的に市場の信認を得ていなかったことになる。ただし、ここで問題になるのは、市場の期待は観察できないということである。したがって、以下では、観察できる内外金利差がリスクプレミアムと期待減価率から成り立つという事実を利用して、観察されるデータからリスクプレミアムを抽出し、期待減価率を算出することにする。

内外金利差をリスクプレミアムと期待減価率に分解するために、ここでは Wolff (1987, 2000) 等によって利用された unobserved components model （UCM）と呼ばれる統計手法を用いる。このモデルを使う利点として、回帰分析によってリスクプレミアムの決定式を推計する場合と異なり、リスクプレミアムの基礎的決定要因に関する強い仮定を設ける必要がないことが挙げられる。さらに回帰分析では、最低限、消費を含む複数のマクロ変数のデータが要求されるが、通貨危機に至るまでの数年の期間をとるとき、そのような十分なデータを確保することは困難である。一方、UCMによる分析では、合理的期待の仮定を設ける限り、必要とされるのは金利差（あるいは事後的超過収益率）の時系列だけ
である。この意味で、モデルの優劣はともかくとして、UCMは唯一利用可能なアプローチだと言える。

## 3 - 4 - 1．超過収益率の成分分解

まず、東アジア通貨（ルピア、ウォン、リンギット、バーツ）の対ドル先渡レートを以下のように分解しよう。

$$ f\left(t,t+1\right)=E_{_{t}}\left(s\big(t+1\big)\right)+p\big(t\big) $$

ただし、 $ f(t,t+1) $ は t 時点における 1 ヶ月先の先渡レート、 $ E_{t}(s(t+1)) $ は t 時点に取得可能なすべての情報に基づいて形成された $ t+1 $ 時点における直物為替レートの合理的予測値、 $ p(t) $ はリスクプレミアムである。為替レートは米ドル 1 単位の東アジア通貨価格として表示されている（したがって、f または s の上昇は東アジア通貨の減価）。また、すべての変数は自然対数で表示されている。（3-4）式は、先渡レートが将来の期待直物レートとリスクプレミアムから成り立つことを示している。

（3 - 4）式の両辺から $ t+1 $ 時点における直物レートの実現値 $ s(t+1) $ を引くと、次の（3 - 5）式が得られる。

$$ f\big(t,t+1\big)-s\big(t+1\big)=p\big(t\big)+\nu\big(t+1\big), $$

ただし、 $ v(t+1) $ は $ v(t+1)=E_{t}s(t+1)-s(t+1) $ で定義される予測誤差である。合理的期待の仮説の下、予測誤差はホワイトノイズである。カバー付きの金利平価を仮定すると、（3-5）式は以下のように変換される。

$$ ER\big(t\big)=i\big(t\big)-i^{*}\big(t\big)-\big(s(t+1)-s\big(t\big)\big)=p\big(t\big)+\nu\big(t+1\big), $$

ただし、iは東アジア通貨金利、 $ i^{*} $ は米ドル金利である。(3-6)式は、事後的超過収益率ER(t)がリスクプレミアムとホワイトノイズの予測誤差（すなわち、シグナルとノイズ）から成り立つことを示している。(3-5)式の代わりに(3-6)式を使うのは、先渡レートのデータを入手することは困難であるのに対し、金利のデータは比較的容易に入手可能であるからである。

### 3 - 4 - 2 . 為替リスクプレミアムのモデル

「観察される超過収益率」から「観察されないリスクプレミアム」を抽出するための予備的検証として、ADF検定により、超過収益率 $ ER(t)=p(t)+v(t) $ がI(1)であることを確認した（ここでは別途報告せず）。超過収益率の定義から、 $ ER(t) $ がI(1)であるということ
は、 $ v(t) $ がホワイトノイズであるので、 $ p(t) $ も I(1) であることを意味する。つまり、リスクプレミアム $ p(t) $ はランダムウォークに従うと特徴付けられる。したがって、リスクプレミアムの UCM は以下のように与えられる。

$$ ER(t)=i(t)-i^{*}(t)-\big(s(t+1)-s(t)\big)=p(t)+\nu(t+1), $$

$$ p(t)=p(t-1)+\pmb{\varepsilon}(t) $$

$$ \nu(t)\sim i.i.d.N\big(0,R\big) $$

$$ \mathbf{\varepsilon}(t)\sim i.i.d.N\big(0,Q\big) $$

$$ \nu(t),\varepsilon(t) はすべての t について独立。 $$

このモデルはカルマンフィルター（Harvey 1981, 1989）を使い、最尤法によって推定される。すなわち、毎期、 $ ER(t) $ にある新しい情報に基づき、共分散行列を推定し、 $ p(t) $ の推定値を更新していくわけである（詳細は Takagi and Esaka (2001), Appendix 2 を参照）。リスクプレミアムの初期値としては、最初の 5 期のデータから得られる OLS 推計量を使った。

### 3 - 4 - 3 . リスクプレミアムの推定

（3 - 7）- （3 - 11）式のＵＣＭを1994年1月から1997年6月までの月次データに当てはめると、表3 - 5のような結果が得られた。誤差項から「Box-Pierce portmanteau Q-statistics」を計算すると、誤差項には系列相関がないことがわかる。したがって、このモデルはリスクプレミアムをかなりよくとらえていると言える。リスクプレミアム自体を見ると、すべての通貨について、平均値は大きく、かつ1％の水準で有意であった。平均値は、最低でルピアの0.0028、最大でバーツの0.0050であったが、年率に換算すると、それぞれ約3.4％、約6％に相当する。なお、ウォンの平均リスクプレミアムは年率で5％、リンギットのそれは3.8％であった。

次に、リスクプレミアムおよび予測誤差（ν）の分散を見ると、ウォンとリンギットではリスクプレミアムの分散の方が大きく、ルピアとバーツでは予測誤差の分散の方が大きかった。これは、前者の場合、超過収益率の変動の半分以上がリスクプレミアムの変動によって説明される一方、後者では、超過収益率の変動の半分以上が予測誤差の変動によって説明されることを意味する。ルピアとバーツでは予測誤差の分散が大きかったのは、ルピアがクローリングペッグによって米ドルに対して趨勢的に減価したこと、および、バーツがバスケットペッグによって他通貨以上に米ドルに対して変動したことを示していると
## 考えられる (Takagi 1999)。

1994年4月から1997年前半までの期間、リスクプレミアムの時系列的な動きは図3-1にプロットされている。いくつかの事実が明らかになる。第一に、時間と共に大きく変化するリスクプレミアムの性質は、先進諸国のデータから得られた規則性と整合的である。ただし、先進諸国のデータではリスクプレミアムが正と負の値をとることが通常であるが、東アジア通貨の場合、一部期間を除き、リスクプレミアムは正の値にバイアスがかかっているようである。具体的には、リスクプレミアムは、ルピアでは月率-0.4％と1.2％との間、ウォンでは月率-1.5％と2.3％との間、リンギットでは月率-1.2％と2.6％との間、バーツでは月率-0.3％と2.8％との間を変動した。

第二に、リスクプレミアムの推定値の変動は、金利差の変動よりも大きかった。これは、期待減価率とリスクプレミアムとの共分散が負であることを意味する。この事実は先進諸国のデータから広く知られる事実と整合的である（Engel 1996）。最後に、バーツのリスクプレミアムは1997年7月の通貨危機の発生に先立つ2ヶ月間、月率で0%から2.8%と急激に上昇した。リスクプレミアムのこの動きは、市場参加者の認識として、バーツのリスクが急激に高まったことを示している。対照的に、この間、他の東アジア通貨のリスクプレミアムはさほど変化しなかった。

### 3 - 4 - 4 . 為替レートの期待減価率

いったんリスクプレミアムが識別されれば、金利差からそれを差し引くことで、期待減価率が算出される。1994年4月から1997年5月までの期間、東アジア4通貨の期待減価率は図3-2にプロットされている。いくつかの事実が明らかとなる。第一に、ルピアを除き、市場参加者は東アジア通貨が減価（増価）すれば、1ヶ月後も減価（増価）が続くと期待した。このような為替期待の適応（adaptive）性は、直線が上昇（下降）するとき、点線が直線の上（下）にあることからわかる。ルピアの為替期待が異なった動きをしたのは、ルピアはクローリングペッグに従っており、米ドルに対して一貫して減価していたことを示すと思われる。

第二に、バーツに関しては、1995年中ごろから1997年初めにかけて、市場参加者は一貫して減価することを期待していた。1997年に入ると、減価期待は急激に上昇した。標本期間を通して、市場参加者はタイのドルペッグ政策の持続性を疑問視していたようである。最後に、概して言えば、減価が期待された期間は金融緩和の時期であった（たとえば、1996年末から1997年初めにかけてのインドネシア、韓国）。一方、増価が期待された期間は概して金融引締め開始の時期であった（たとえば、1995年初めのタイ）。いずれにしろ、これらの事実は、標本期間を通して、市場参加者が東アジア通貨の対ドル為替レートについて体系的な減価あるいは増価期待を抱いていたことを示している。この意味で、少なくとも市場参加者の観点から言って、これらの国の為替政策をドルペッグ政策と特徴付けることは必ずしも適切ではない。
### 3 - 5 . まとめ

インドネシア、韓国、マレーシア、タイの東アジア諸国は、1980年代後半から1997年の通貨危機に至るまで、大量の資本流入を受け入れた。資本流入の規模はきわめて大きく、累積値は、マレーシアとタイでGDPの50%、インドネシアと韓国で約10%に達した。米ドルに対して通貨の名目価値を安定的に保つ政策（いわゆるドルペッグ政策）の下、資本流入が経常収支の赤字額を上回ったため、外貨準備高は大きく増加した。これに対して、東アジアの通貨当局は、外貨準備高の増大が通貨供給量に与える影響を抑制するために、様々な不胎化措置を採った。さらに、この資本流入期を通じて、不胎化政策と並行して、東アジア通貨は米ドル金利に対して正の金利差を維持していた。

本章では、これら4カ国を対象に、通貨危機に先だった資本流入において、不胎化政策およびドルペック政策が果した役割を計量的に分析した。すなわち、まず、1987年から1997年までの四半期データを使い、マクロ的な枠組みで、不胎化政策の有効性を評価した。次に、1994年から1997年までの月末データを使い、米ドル金利に対する東アジア通貨の正の金利差をリスクプレミアムと期待為替減価率に分解し、いわゆるドルペック政策の信説度を測った。

Granger の因果性検定および構造式に基づいた回帰分析によれば、外貨準備と通貨供給量との間に統計的に有意な関係は見られず、不胎化はおおむね有効であった。さらに、unobserved components model（ＵＣＭ）により、正の金利差をリスクプレミアムと期待減価率に分解すると、東アジア通貨のリスクプレミアムの平均値と分散は大きく、その対ドル市場期待為替レートは安定的ではなかった。すなわち、東アジア通貨建て資産と米ドル建て資産は不完全代替であると同時に、ドルペッグ政策は必ずしも為替期待を安定化していなかった。

これらの結果から、「ドルペッグ政策が為替リスクの軽減を通じて資本流入を増大させた」という議論が誤りであることがわかる。むしろ、東アジア諸国において資本流入が政策によって増大されたとすれば、それは不胎化によってリスクプレミアムが引き上げられたことによるのであろう。すなわち、不胎化が有効であったが故に、それはリスクプレミアムの増加を通して金利差を拡げ、資本流入を増大させたのである。この意味で、通貨危機に先立つ資本流入の重要な誘因は、ドルペッグ政策ではなく、それに付随した不胎化政策であった。
## 補論 データの説明

（１）第３－３節で使用された四半期データは、インドネシアとタイの鉱工業生産は日本銀行経済データベース、残りはすべて International Monetary Fund, International Financial Statistics による。標本期間は１９８７年１四半期より１９９７年２四半期。所得（Ｙ）としては、韓国のみ実質ＧＤＰ、他の国は鉱工業生産を使用。通貨供給量としては、Ｍ１とＭ２の両方、物価水準（Ｐ）としては、消費者物価指数を使用。金利（ｉ）としては、市場金利（６０b行）を使用。

（２）第３－４節で使用された月末データは、為替レート、短期金利とも、Asian Wall Street Journal による。標本期間は、1994年1月より1997年6月まで（韓国のみ1994年1月より1997年2月）。東アジア通貨金利は、30日間インターバンク決済レート（あるいはそれに一番近いもの）。米ドル金利は１ヶ月ユーロドル金利。
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表 3 - 1 対ドル金利差と超過収益率（1 ヶ月物）

インドネシア	韓国	マレーシア	タイ
(a) 対ドル金利差 (年率)
期間	94:1-97:6	94:1-97:2	94:1-97:6	94:1-97:6
平均値	8.288	7.882	0.939	6.133
標準偏差	1.855	1.273	1.101	2.000
最低値	4.438	6.625	-0.900	2.750
最大値	10.28	12.25	3.436	14.75
t值	28.95	27.66	5.526	19.88
(b) 超過収益率 (年率) 1/
期間	94:1-97:6	94:1-97:2	94:1-97:6	94:1-97:6
平均値	3.621	5.053	3.524	6.102
標準偏差	6.139	12.45	12.65	9.559
最低値	-9.074	-28.19	-17.41	-9.516
最大値	18.59	36.48	46.60	54.78
t值	3.777	2.469	1.784	4.087

注：1/ 金利差を為替レートの実現変化率で調整。

出所：Takagi and Esaka (2001), Table 1より作成。
表 3 - 2 Grangerの因果性検定

2変数システム	多变数システム
インドネシア:
M1	F(1,34) 0.388 [0.537]	F(1,28) 0.000 [0.975]
M2	F(1,34) 1.132 [0.295]	F(1,28) 0.002 [0.963]
韓国:
M1	F(1,34) 1.421 [0.241]	F(1,28) 1.235 [0.275]
M2	F(1,34) 1.638 [0.209]	F(1,28) 1.191 [0.256]
マレーシア:
M1	F(1,34) 4.035 [0.053]*	F(1,28) 1.520 [0.227]
M2	F(1,34) 0.000 [0.991]	F(1,28) 0.093 [0.762]
タイ:
M1	F(1,34) 0.039 [0.845]	F(1,28) 1.298 [0.264]
M2	F(1,34) 1.077 [0.307]	F(1,28) 0.303 [0.586]

注：対外資産（FA）から通貨供給量（M）への因果性。Mとしては、M1（上段）およびM2（下段）を使用。数値はF値とP値（カッコ内）。2変数システムはFAとMに加え、定数項と季節ダミーを含む。多变数システムは実質FAと実質Mに加え、所得、金利、定数項、季節ダミーを含む。ラグ数はSBICにより、すべて1に設定。 $ ^{*} $ は統計量が10%で有意であることを示す。

出所：Takagi and Esaka (1999), Tables 3,4より作成。
表 3 - 3 通貨供給量決定式

インドネシア	前期对外資産(h/h1)	M1	M2
-0.068(-0.783)	0.021(0.198)	-0.036(-0.403)	0.093(0.825)
DUM*前期对外資産(h2)	-0.104(-0.615)	-0.222(-1.250)
F值	1.912*	1.800	0.909	0.828
決定係数	0.259	0.282	0.142	0.154
Durbin-Watson	1.764	1.715	2.666	2.696
韓国	前期对外資産(h)	0.120(1.303)	0.040(1.466)
F值	10.97***	16.13***
決定係数	0.666	0.746
Durbin-Watson	2.680	2.738
マレーシア	前期对外資産(h/h1)	0.025(0.424)	0.008(0.115)	0.022(0.338)	0.014(0.195)
DUM*前期对外資産(h2)	0.086(0.663)	0.038(0.269)
F值	2.921**	2.524**	1.314	1.105
決定係数	0.347	0.356	0.192	0.195
Durbin-Watson	2.514	2.433	1.882	1.892
タイ	前期对外資産(h/h1)	-0.086(-0.728)	0.131(0.575)	0.038(1.021)	0.092(1.255)
DUM*前期对外資産(h2)	-0.262(-1.110)	-0.064(-0.853)
F值	12.71***	11.14***	6.000***	5.205***
決定係数	0.698	0.709	0.522	0.532
Durbin-Watson	2.254	2.375	1.729	1.745

注：最小二乘法（OLS）による。***、**、*は統計量がそれぞれ1、5、10%水準で有意であることを示す。対外資産の係数のみ記載。韓国を除き、DUMは不胎化ダミー。カッコの中の数字はt値。

出所：Takagi and Esaka (1999), Tables 6,7,8,10より作成。
表 3 - 4 不胎化ダミー

インドネシア	韓国	マレーシア	タイ
1987	0	0	0	0
1988	0	0	0	0
1989	0	0	0	0
1990	0	0	0	1
1991	1	0	1	1
1992	1	0	1	0
1993	0	0	1	0
1994	0	0	0	0
1995	0	0	0	1
1996	1	0	1	0
1997	0	0	0	0

注：不胎化ダミーは、不胎化措置が特に強いと判断される場合に1の値をとる。Reinhart and Reinhart (1998)、Montiel and Reinhart (1999)、Villanueva and Seng (1999)の記述に基づく主観的判断による。不胎化は、公開市場操作の規模が大きく、かつ「預金準備率の引き上げ」あるいは「政府預金の市中銀行から中央銀行への移し替え」を伴うとき、「特に強い」と判断される。四半期値はその該当年の値を採ると仮定。

出所：Takagi and Esaka (1999), Table 11より作成。
表 3 - 5 リスクプレミアムのモデル推計

インドネシア	韓国	マレーシア	タイ
ρの平均値	0.0028***	0.0042***	0.0032***	0.0050***
ρの分散	1.26E-05	6.41E-05	5.99E-05	3.02E-05
t值	5.079	3.219	2.675	5.799
vの分散	1.39E-05	4.23E-05	5.34E-05	3.14E-05
Q(7)	10.1	10.1	11.2	6.15
log L	147.6	112.8	120.6	131.3

注：ρはリスクプレミアム。νは予測誤差（ノイズ）。***は統計量が1%で有意であることを示す。Q（7）は誤差項から計算された「Box-Pierce portmanteau」検定値。10%でいずれも有意ではない。

出所：Takagi and Esaka (2001), Table 3より作成。
図3-1 東アジア通貨のリスクプレミアム（対ドル；1ヶ月物）
図3-1（続き）

出所 : Takagi and Esaka (2001), Figure 2 より転載。