Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 景気循環論の概観

今回の研究の目的は主として統計的な手法を対象としているが，マクロ経済学の観点から，景気循環がどのように理解されているかに関しても整理を試みている．6章では，近年における景気循環理論の展開を概観することにより，経済動向指標が何をどのように把握すべきであるかを考えるための視点を求めている．第一に，近年アメリカの学界で展開されている理論が，同国の景気循環の特徴をどのようにとらえてそれをどのようにモデル作りに反映させてきたかを概観する．第二に，日本の景気循環の特徴をアメリカのそれと比較することを通して，アメリカで開発されたモデルをそのまま日本に適用できるのか，それとも日本独自の景気理論（ひいては独自の経済動向指標）が必要なのかを問うている．その結果，労働市場に関連した変数については日米で大きな差異が認められることが明らかにされる．

## 将来の課題

### 1. 目的変数を明確にした経済動向指数の開発

一言で要約すれば「客観的な経済変動と対応がつけられる経済変動指標の開発」が今後の主要な課題であろう。ここでも基本的な視点は，すでに述べたように目的変数の変動を表現できるような月次系列で速報性の高いものを作成することにある。そのための具体的な内容は以下のとおりとなろう。

## 利用可能な統計の検討

一次統計，指数などの加工統計で信頼性の高いもののリストを確認する．最近では商業動態統計の調査対象の拡大（コンビニエンスストア）や輸送指数の速報化，第3次産業活動指数の月次化などが実現されており，これらの統計の利用可能性を含めて，さらに慎重な見直しが必要である．
## 指標の合成

利用可能な変数を組合わせて指標を作成する際，目的変数と理論的に直接対応する変数に限定せず，間接的に対応するものも検討対象に含めるとともに，同種の変数を多く採用しすぎないような配慮も必要である．因子分析，主成分分析等，多变量解析の手法の部分的な利用が想定されるが，前段階として変数の変換，外れ値の処理方法を検討する必要がある．

## 変数の選択

具体的な変数選択の方法については，今回の実験以外にもさまざまな可能性が考えられる．問題は，対象とする統計をどの範囲まで拡張するかである．可能であれば統計として公表されるデータだけではなく，例えば国土交通省の月例報告のように業務報告から作成した大事業所のみの集計結果などを利用することが望まれる．電子媒体によるデータの入手可能性も高まっており，十分現実的な利用可能性を持っている．

### 2. 景気動向の速報化

目的変数としては，経済活動の水準を表す指標であるGDPないしGDPと密接な関係にある変数を考えるのが一般的であろう．しかし，必要であれば，現行の景気動向指数と類似の動きをする系列で，早期化を図る可能性についても検討できる．その際に検討すべき内容は，GDP等の一般的な目的変数に対応する指標の構築方法を準用して，GDPの代りに過去のDIを目的変数とすればいいことになる．ただし，この場合には作成した指標が何を表現しようとしているのかと言う点に関しては，はじめに指摘した恣意性を免れることはできないという問題が残る．
## Chapter 4: Building a Society That Defies Crimes and Terrorism

[Tightening security at sea and ports]

○Coping with amendments to SOLAS

MLIT is making arrangements in Japan to cope with recently adopted amendments to the annex to the International Convention for the Safety of Life at Sea. The amendments call for the development of security plans and the appointment of security officers regarding ships and port facilities. They allow the contracting government to deny entry into port to a ship that fails to meet the stated requirements or expel the ship from port if the ship poses an immediate threat and there are no other appropriate means for removing that threat.

○Tightening maritime security arrangements to cope with suspicious ships, spy ships cases and terrorist acts

In light of the past cases involving suspicious and spy ships, the Japan Coast Guard (JCG) aims to better cope with suspicious ships while ensuring the safety of JCG officers. To that end, JCG has helped strengthen the legal framework. In addition, JCG has made improvements in both the equipment and operational aspects. For example, JCG introduced high-speed large Patrol Vessels and conducted joint training exercise with the Self-Defense Forces.

Furthermore, JCG has tightened security for key facilities in coastal areas with Patrol Vessels and airplanes to deter terrorism at sea.

○Strengthening measures to avoid entry into Japan of terrorists and beefing up risk management arrangements at ports

To prevent international organized crimes, the Cabinet Secretariat and ministries and agencies concerned have strengthened measures to avoid entry into Japan of terrorists and beefed up risk management arrangements at ports

○Developing comprehensive measures against crimes at sea

In addition to cracking down on international organized crimes and tightening security at ports, JCG is taking steps to eradicate poaching and intentional or unintentional sea pollution activities.

○Crisis management and security in partnership with other countries

Japan is committed to working with other countries to cope with acts of piracy, which are becoming increasingly heinous and organized. Under the government policy, JCG continues to work with organizations concerned in other countries to prevent the proliferation of weapons of mass destruction among others.

The special team landing from a helicopter on a “suspicious” ship off the Australian coast in September 2003 as part of “Pacific Protector ’03,” a joint sea exercise.

Numbers of cases of piracy and armed robbery against ships in recent years

Data from the International Maritime Organization (IMO) and MLIT

Year	1997	1998	1999	2000	2001	2002

Note: The upper figure: the number of cases out of all ships, according to IMO.

The low figure: the number of cases out of the Japanese ships, which include ocean-going vessels that fly the Japanese flag and foreign-registered vessels operated by Japanese ship companies, according to MLIT.
## [Tightening aviation security]

Since the terrorist attacks on the United States in September 2001, Japan has tightened aviation security. For example, Japanese airliners and airports have been on the highest alert, PHASE E.

The country has been playing a leading role in international cooperation in taking effective measures against terrorism. MLIT has also taken steps to prevent terrorism using small airplanes.

## [Anti-terrorism measures for land transport and other key facilities]

Japan has stepped up security at land transport facilities such as Shinkansen and other key facilities including dams to deter terrorism.

## [Balancing security and efficiency of physical distribution]

MLIT is striving to satisfy the needs to improve both security and efficiency of physical distribution. To that end, the ministry is taking measures to streamline port-related procedures in light of international standards in this regard and tighten security at physical distribution facilities effectively.

## [Creating an social environment where crimes are discouraged]

Japan is promoting the development and management of public facilities such as roads, parks and parking lots in ways to deter crimes. The ministry is also promoting homes designed to prevent crimes.

Japan is also taking steps to prevent cyber terrorism, as well as car-related crimes, including the promotion of antitheft devices.

Securing visibility by improving roadside walls of concrete block

Mechanism of the immobilizer system
うるものであろう。また, $ \overline{R}^{2} $ で見た方程式の適合度もほぼ満足しうるものと思われる。

そこでこの推定式のラグ付先物レートにかかるパラメターを見ると,大体 $ 0.90 \sim 0.95 $ の範囲内におさまっている（第3表の5式では0.09になっているが,金利にかかるパラメターが有意でないのでこの推定式は除外して考える）この結果を(11)式にあてはめて $ b/a_{1} $ の値を推測することができる。各サンプル期間での1ヶ月ものユーロダラー・レートの平均を用いて $ \beta $ を定義することにすると, $ b/a_{1} $ の値は.00314から.00177程度の間におさまるので,その逆数は大体 $ 60 \sim 300 $ 程度の範囲の数になる。つまり,投機の対期待投機収益弾力性は貿易収支の対為替レート弾力性の大体 $ 60 \sim 300 $ 倍程度になることになる。

このように, $ b/a_{1} $ の値は極めてゼロに近い値と考えられる。つまり,投機の対期待投機収益弾力性は相対的に極めて高いと思われる。しかしそれは,投機に基く先物為替の超過需要曲線を水平にしてしまうほど高いわけでもない。為替投機はリスクを負担する行為であり,そのことのために投機需要は若干なりとも為替レートに対して非弾力的になるのである。

上の結果はまた,貿易活動の対為替レート弾力性bについてもある程度の推測を可能にする。つまり,投機の弾力性 $ a_{1} $ はおそらく正であろうから,bもまた正であろう。これは貿易から生じる為替の超過需要曲線は正常の傾きをしていることを示唆する。

同様の結果は3ヶ月先物レートを用いても得られるたとえば1977年3月からはじまる四半期データ(3月末,6月末……等々)を用いて1983年9月まで推定すると

直物レート= $ 0.35 + .93 $ （3ヶ月前の3ヶ

(4) (5.7)

月先物レート)

- .87（3ヶ月物現先レート

(1.9)

・マイナス3ヶ月物ユーロ・

$$ \begin{aligned} レート )\\\overline{R}^{2}=.&.64,\quad DW=1.61\end{aligned} $$

となり,1ヶ月先物レートを用いた場合と同様の結果になる。

以上で推定された $ b/a_{1} $ の値を時系列的にプロットしてみると興味深い。第(1)図では,サンプル期間のとり方によって $ a_{1}/b $ がどのように異なって推定されたかが図示してある $ ^{[14]} $ 。一見してわかるように,第2次石油危機の期間をサンプルに含むケースでは, $ a_{1}/b $ の値が極めて低くなる。たとえば, $ 79/1\sim81/2 $ のサンプル期間では $ a_{1}/b $ は21にすぎない。これは,同期間における不確実性やリスクの増大が投機行動を抑制した $ (a_{1} $ の値を低下させた $ と解釈して良いであろう。

## 4 ．計測結果（イギリス, フランス, ドイツ）

次にイギリス,フランス,ドイツの3カ国についてそれぞれの国の国内金利とユーロダラー金利とを用いて上記の関係式を推定してみよう。

14」武藤〔1983〕,p.73に同様の図を掲載したが,そこでは$a_{1}/b$を算出する手続きを誤っていた(本モデルは月次モデルだから,(11)式によって$b/a_{1}$を算出する際の$i^{*}$は1ヶ月あたりの金利でなければならないところを年率を用いていた。)
第 4 表

国名	period	const.	ラグ付直物レート	金利差	金利差(-1)	金利差(-2)	金利差(-3)	R²	DW	S
独米	77.5～82.12	.018(0.5)(.033)	.97(25.5)(.038)	-.23(1.7)(.14)	-.15(1.4)(.10)	.049(.49)(.099)	.16(1.2)(.13)	.91	2.2	.036
英米	77.5～82.12	-.024(1.0)(.023)	.96(28.5)(.034)	-.29(2.8)(.10)	-.24(3.6)(.067)	-.042(.62)(.067)	.11(1.0)(-10)	.93	2.3	.030
仏米	77.5～82.12	-.087(1.9)(.045)	1.06(37.4)(.028)	-.91(3.5)(.26)	.56(1.7)(.32)	-.07(.22)(.32)	-.08(0.3)(.24)	.96	2.4	.032

ただし,これらの国については1ヶ月もの金利のデータが入手できなかったので,国際金利差は3ヶ月もの国内金利・マイナス・1ヶ月ものユーロダラー金利として定義した（これらの諸国の3ヶ月もの金利はいずれもWorld Financial Markets (Morgan Guarantee Trust Co.)からとったものである。また,ポンド・フラン・マルクの1ヶ月先物（対ドル）レートも入手できなかったので,金利裁定式の成立いかんについてはチェックはできなかった。したがて,第4表に掲げるのは,(10)式の推定結果のみである。〔(10)式を,金利裁定式の関係を利用して,直物レートと金利差の関係式に書き直したものの推定結果]。

この結果から推測すれば,ドイツとイギリスについては $ b/a_{1} $ の値はほぼ同じで0.00123～0.00164程度の値である。これは,投機の対期待投機収益弾力性が貿易収支の対為替レート弾力性の約600倍から800倍程度の値であることを意味する。したがって,日米間の場合に比べると投機の弾力性はこれらの国の場合には,相対的に大きいと考えられる。

これに対し,フランスの場合は少なからずパスリングである。フランスの場合,αの値は1.06と推定されている。これはシステムの固有根が不安定根であることを意味する。付論でも述べたように,合理的期待形成を仮定する場合,不安定根が解の経路を記述する根として選択されることは必ずしも考えられないではない。しかし,その際であっても,選択される不安定根は（絶対値の）より小さい不安定根であるはずである（付論参照）。しかるに,フランスの場合の推定の結果を額面通りに受取るならば,市場参加者は安定根が存在するにも拘らずそれを解の経路を記述する根として選ばず,むしろ不安定根を選択したということになるのである $ ^{15} $ 。これは奇妙な結果といわねばならない。この点についてはさしあたり適当な解釈が考えられないが,一つの事実として指摘しておきたい。

15] (7)の固有方程式は$\left[\lambda-(1+i^{*})\right]\left[\lambda-1\right]=\frac{b}{a_{1}}\lambda$ とかけるから,この解は下図の放物線と直線との交点である。$i^{*}$の平均（77/5～82/12）は年率約11.6%だから,1ヶ月あたりでは約1%であり,$1+i^{*}$は約1.01である。しかるに,フランスの場合の$\alpha$の推定値が1.06（＞1.01）になるということは,Aのような点（OXと放物線との交点の横座標が$1+i^{*}$より大きくなる）が固有根として選ばれていたと考えるほかはない。
### 5. 結論

本稿では,簡単なモデルを用いて円,マルク,フラン,ポンドの4ヶ国の通貨の対ドル為替レートの行動を分析した。分析の主要な結論は,(1)為替市場における投機行動は期待収益の変化に対して極めて弾力的であり,その程度は時には経常収支の対為替レート弾力性の数百倍のオーダーに達する。(2)為替市場における予想形成が合理的であるという仮説は棄却しえない。為替市場はその意味では極めて「効率的」な市場である。(3)しかし,単純な形の効率的市場仮説は成立しない。これは,為替投機がいかに活発であるとはいえ,為替投機にはリスクが存在することに基づく。

これらの結論は,為替政策上の若干のインプリケーションを持っている。第1に,為替市場の予想形成が本稿の示唆するように「合理的」なものであるとすれば,一定の予見の変化は為替レートの大きな変化をもたらしうる。特に,為替投機の対期待投機収益弾力性が高い場合に,合理的期待形成は為替レートの不安定(volatile)な変動をもたらしうるが,本稿の結果はそのようなVolatilityが現実にも存在しているという命題を支持しているように思われる。第2に,為替投機が完全に弾力的ではないという事実はそれ自身としては,通貨当局の為替レート安定化のための為替市場介入を有効なものにする要因と考えられる。しかし,本稿の結果からすれば,この結論はあまり強調すべきものとは思われない。たしかに介入は為替レートのレベルに一定の影響は与えうるけれども, $ b/a_{1} $ が極めて小さいという本稿の実証結果からすればその程度は極く限られたものであると思われるからである。

## 数学付録 固有根が全て不安定根である場合の合理的期待の解について

本文でも述べたように,合理的期待形成の基礎をなす経済モデルのパラメターの値いかんでは,本文の(7)式のような固有方程式

$$ \lambda^{2}-(2+\frac{b}{a_{1}}+i^{*})+\lambda+(1+i^{*})=0\quad\cdots\cdots\cdots(7) $$

の根が全て不安定根であることはありうることである。また,この根が虚根となる場合もある。ここでは,この二つの場合の取り扱いについて試論的に検討してみたい。基礎となるモデルは本文の(5)式と(6)式である。

## (a) 実固有根のケース

t 期の均衡条件は(5)式, $ t+j $ 期 ( $ j \geq 1 $ ) のそれは(6)式である。t 期より $ t+n-1 $ 期までの n 期間の均衡条件を考えると（ただし非同次項 z は略す）。

$$ \begin{aligned}& 口夕 )_{t}f_{t+1}-\left\lfloor1+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor f_{t}-(1+i_{t}^{*})_{t-1}f_{t}\\&\quad+(1+i_{t}^{*})f_{t-1}=u_{t}\quad\cdots\cdots(1)\\&_{t}f_{t+2}-\left\lfloor2+i_{t}^{*}+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor_{t}f_{t+1}\\&\quad+(1+i_{t}^{*})f_{t}=0\quad\cdots\cdots(2)\\&_{t}f_{t+3}-\left\lfloor2+i_{t}^{*}+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor_{t}f_{t+2}\\&\quad\vdots+(1+i_{t}^{*})_{t}f_{t+1}=0\quad\cdots\cdots(3)\\&_{t}f_{t+n-2}-\left\lfloor2+i_{t}^{*}+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor_{t}f_{t+n-3}\\&\quad+(1+i_{t}^{*})_{t}f_{t+n-4}=0\\&_{t}f_{t+n-1}-\left\lfloor2+i_{t}^{*}+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor_{t}f_{t+n-2}\\&\quad+(1+i_{t}^{*})_{t}f_{t+n-3}=0\\&_{t}f_{t+n}-\left\lfloor2+i_{t}^{*}+\frac{b}{a_{1}}\right\rfloor_{t}f_{t+n-1}\\&\quad+(1+i_{t}^{*})_{t}f_{t+n-2}=0\quad\cdots\cdots(n)\end{aligned} $$

である。 $ \lambda $ を(7)の固有根とし， $ (1)\times(\frac{1}{\lambda})^{0} $ ，

$ (2)\times(\frac{1}{\lambda})^{1} $ ， $ (3)\times(\frac{1}{\lambda})^{2}\cdots\cdots(n)\times(\frac{1}{\lambda})^{n-1} $

を作ってそれらを加えれば

$$ \begin{aligned}&{[\frac{1}{\lambda}(1+i_{t}^{*})-(1+\frac{b}{a_{1}})]f_{t}}\\ &-(1+i_{t}^{*}){[{}_{t-1}f_{t}-f_{t-1}])}_{t}\\ &+{(\frac{1}{\lambda})^{n-1}}_{t}f_{t+n}\\ &+{(\frac{1}{\lambda})^{n-2}}{[1-(2+i_{t}^{*}}\\ &+\frac{b}{a_{1}})\frac{1}{\lambda}{]}_{t}f_{t+n-1}=u_{t}\\ \end{aligned} $$
の経路が全く異なってくることになる。

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注）本分析のうち,第2章に関しては"International Short Term Capital Flow and Foreign Exchange Rate"（「季刊理論経済学」Aug.1984,pp.97-115 浜田宏一氏との共同論文）,第3章に関しては"Foreign Exchange Speculation and Market Efficiency under Rational Expectations: Some Empirical モデル」経済企画庁,経済分析,No.82.

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# 金融政策の波及チャネルとしての為替レート $ ^{*} $

寺井 晃**

飯田泰之

浜田宏一

## <要約>

本稿では、いわゆる「ソロス・チャート」が90年代以降の為替レートに対し大きな説明力を持つことをふまえ、マネタリーアプローチで為替レートの決定メカニズムを考察する。そのために、まずは標準的で再現可能性の高い誘導型VARモデルを用いて変数間の時系列的関係を考察した。ついで、変数の多くが非定常であることをふまえ、共和分分析・エラーコレクションモデル（VECM）による分析を行った。

得られた結果は以下の3点である。第1に、金融政策の指標としてベースマネーを用いる方が、マネーサプライを用いるより、大きな説明力を有するということが確認された。第2に、日米ベースマネー比と期待インフレ率の影響が為替レートに対して大きな影響を持つ点が確認された。第3に、ベースマネー増減を伴わない不胎化された為替介入や、公表介入額に基づいた為替介入の指標はモデルに追加的な説明力を与えないことが確認された。

以上の分析より、長期国債買い切りや為替への非不胎化介入によるベースマネー拡大、インフレーション・ターゲットなどによる期待インフレ率への働きかけといった政策が有効と考えられる。為替レート下落後の経済活動への波及の仕方の詳細な分析や、ベースマネー供給・期待インフレ率への働きかけの手段・方法は本稿の主題の範囲外であるが、為替レート変化が有効需要やポートフォリオに働きかけることで、国内経済活動が刺激されると予想される。しばしば手詰まりと言われる金融政策であるが、為替レートのチャネルを通ずる金融政策の有効性は依然として残っている。

JEL Classification: E5 E58 F31

Key words: 為替レート、マネタリーアプローチ、金融政策
# Exchange Rate as Monetary Policy Channel

By AKIRA TERAI, YASUYUKI IIDA, AND KOICHI HAMADA

## Abstract

In this paper, considering the "Soros Chart" that explains exchange rates in the 1990s, we focus on a monetary approach to exchange rate, and investigate the impact of inflation expectations on exchange rates. On the basis of this viewpoint, we analyzed the factors determining the exchange rate by using a vector autoregressive model (VAR), co-integration analysis, and a vector error correction model (VECM).

We obtained the following results. First, the monetary base explains exchange rates better than the money supply does. Second, the differences of inflation expectations and monetary bases between Japan and the United States have a significant effect on exchange rates. Third, sterilized intervention without changing the monetary base and the intervention index compiled by "Foreign Exchange Intervention Operations" have no significant effect on exchange rates.

The above results suggest that the expansion of the monetary base, such as non-sterilized intervention and increasing the outright purchase of long-term government bonds, and inflation targeting to change the expectations of the public still constitute effective monetary policy. This paper does not fully analyze the impact of exchange rate depreciation on economic activity and means of monetary base expansion and change of inflation expectations. Nonetheless, monetary policy through the exchange rate channel is still effective.

JEL Classification: E5 E58 F31

Key words: exchange rate, monetary approach, monetary policy
### 1. はじめに

90 年代、とくにその後半における経済停滞局面でとられた短期金利操作を中心とした金融緩和は、99 年 2 月の無担保オーバーナイト・コールのゼロ近傍への誘導（いわゆるゼロ金利政策）をもってひとまずの頂点を迎えた。その後、2000 年 8 月から 2001 年 3 月の一時的離脱を除くと短期金利はその下限水準での推移を続けており、名目利子率チャネルを中心とした金融政策は限界を迎えていると言って良い。しかし、長期金利を通じた金融政策の手段が存在しないとは言い切れないにしても、国内金融市場を通じた伝統的な金融政策の余地は狭まりつつある。

現在、日本銀行は日銀当座預金残高を目標とした緩和策を継続中であるが、さらにもう一段階の緩和の手段として、より積極的なインフレーション・ターゲット政策への移行なども提言されている¹。現在継続中のデフレ基調からの転換、特に期待インフレ率のマイナスからプラス領域への反転を目指すにあたって、実際の（実現値としての）インフレを生じさせる手段を考えることは非常に重要である。そのなかで、為替レートの操作を手段とした金融政策は「唯一のリーズナブルに思えるトランスミッション・メカニズム」（吉川（2002））として頻繁に話題に上る。MaCallum(2000a)はポートフォリオ・バランス効果に注目することにより、為替介入による自国通貨の減価が経済を刺激することを指摘している。また、Svensson(2000)は、物価水準・インフレーションへのターゲット政策以降の際の過渡的手段として、為替ペッグが「安全（foolproof）な方法」であると主張している。そこで本稿では、国際金融市場の「folklore」である、いわゆる「ソロス・チャート」²が90年代以降の為替レートに対し大きな説明力を持つことをふまえて、マネタリーアプローチが為替レートの説明に有意な貢献をしうるかを検討する。そして、インフレ期待やベースマネーの将来の金融政策に与える予測効果を考えて、マネタリーアプローチの効果を検討する。

本稿では、まず Meese and Rogoff(1983)を出発点として、為替レートの決定要因について考える。ついで、ソロス・チャートから示唆されるベースマネーのシグナル機能に注目し、Meese and Rogoff の議論を拡張する。その結果、期間を問わず期待インフレ率とベースマネーから為替レートへの影響が大きいことがわかる。さらに、以上のモデルに対して、公式に発表された介入額、ベースマネー増減から考えた不胎化介入が追加的説明力を持ちうるかについていくつかの方法で検証した。その結果、不胎化された介入は既に推計したモデルに追加的な説明力を与えない一方、ベースマネーやインフレ期待を通じた為替レートへの効果が無視できないことが示された。このように為替レートの水準はベースマネー、期待インフレ率等国内金融政策の現在と将来に関わる変数に大きく依存しているので、長
期国債買い切りやインフレーション・ターゲット、名目GDPターゲット等の政策は、当然それらの変数変化と整合的な為替レートの変化を伴うと考えられる。ただし、金融緩和策の手段として為替操作・各種ターゲット政策のいずれを手段として用いるべきかは、実務的なレベルでの実行可能性・容易さを考慮した形で決めるべきこととなろう。

### 2. 金融政策と為替レート

90 年代の金融政策に関する変数と為替レートについて注目されている関係を示す「ソロス・チャート」とは、2 国間のベースマネー比率と為替レートを時系列に並べたものである。本節では、この「ソロス・チャート」と呼ばれる図を検討していこう。

図2－1は、1973年1月から2002年10月まで、日米のレベルでみたベースマネー比率と為替レートの図である。ベースマネー比率は、日本のベースマネーを米国のベースマネーで除し、1973年が1になるように基準化している。この図は、期間中のベースマネー比率と円ドルレートの連動を示しているものである。2度のオイルショックやプラザ合意などを含むこの期間中の相関係数を計算すると0.239である。なお、1973年1月～1979年12月での相関係数は-0.388、1980年1月～1989年12月での相関係数は-0.170と逆相関になっている。しかし、1990年代以降、1990年1月～2002年10月での相関係数は0.800であり、同時期のベースマネー比率と為替レートは密接に連動していたことが分かる。

ただし、このような関係はマネーサプライ・為替レート間には見られない。同時期の日米のレベルでみたマネーサプライ比率と為替レートの図を見ても、先の図2－1のような連動を見出すことはできない。相関係数も期間中全体で-0.766、70年代、80年代、90年代以降それぞれ-0.544、-0.569、-0.054と逆相関になってしまう。

図2－2は、ベースマネー比率と為替レートの前年同期比で見た図である。こちらの場合には両者のより強い連動が見て取れる。この期間中の相関係数を計算すると、0.398、図2－1の場合と同様に70年代、80年代、90年代以降の相関係数を計算すると、0.589、0.176、0.590となる。特に70年代、80年代において、レベルよりも高い相関係数である。トレンドが除去された前年同期比において、レベルよりも高い相関係数となる年代があることは注目すべきだろう。このように、レベルで見ても前年同期比で見ても、日米のベースマネー比率と為替レートは連動している場合が多い。なお、マネーサプライ比率と為替レートの各前年同月比間にはこのような関係は見られない。

以上の関係は、どのように評価すればよいのだろうか。ベースマネーは、中央銀行の金融部門に対する負債（日本の場合、日銀当座預金）と流通現金の合計と定義される。上の図では、市中に存在するマネー残高が米国に比べて豊富になった場合、為替相場がその分調整を受ける、という関係を表している。つまり、為替レートの決定に与える貨幣的な要因を端的に示しているといえよう。一方マネーサプライでは、上述のような貨幣的な関係をベースマネーほど明瞭に示すものではない。
図2－1：日米ベースマネー比と為替レート

図2－2：日米ベースマネー比変化率と為替レート変化率

為替レートはベースマネーとの相関が強く、マネーサプライとの相関が弱いということは、次のような可能性を示唆している。将来のマネーサプライの動向が、現時点での為替レートの決定を大きく左右するのではないかという点である。これは、マネーサプライの予想値の代理変数として、現時点のベースマネーの動向というものが重要な情報を含んでいる可能性があるということである。この点に関しては6節で再論しよう。

ベースマネーに表れた金融政策の結果、原田（2002）が要約するように、為替レートが変動し、支出行動が変化すると期待される。とりわけ、マネーの増大が金利の低下と期待インフレ率の上昇を生み、為替レートを下落させ、輸出増を通じて1国経済全体の需要が上がる経済メカニズムがあるとの視点は重要となろう。さらに、ベースマネーの増加に基づく貨幣残高の増加は、日米の資産保有行動に影響を与える。名目利子率を通じた金融緩和政策はゼロ金利政策によって下限の制約を受けているが、インフレーション・ターゲットなどの期待に働きかける政策と結びつけることにより、以下のような為替レートを通じた金融緩和政策の有効性は否定できない。
### 3. 基本モデルとしてのマネタリーアプローチ

貨幣的な要因の為替レートへの影響は、変動相場制に関する議論が始まった当初から注目され、為替レートへの「マネタリーアプローチ」という形で展開されてきた。本節では、この「マネタリーアプローチ」について、後の実証の基礎となるモデルとして解説をする。マネタリーアプローチは、購買力平価と両国の貨幣需要関数から為替レートの決定メカニズムを導こうとするものである。まず、為替レートにおける購買力平価（PPP）から考えていこう。

$$ e=\frac{P}{P^{F}} $$

ここでeは為替レートを表し、Pは日本の一般物価水準を、 $ P^{F} $ は米国の一般物価水準を表す。

次に、各国の貨幣需給が以下の流動性選好関数で表されるとする。

$$ \frac{M}{P}=L(Y,i) $$

$$ \frac{M^{F}}{P^{F}}=L\left(Y^{F},i^{F}\right) $$

ここで M は日本のマネーサプライ、 $ M^{F} $ は米国のマネーサプライ、Y は日本の実質国内総生産、 $ Y^{F} $ は米国の実質国内総生産、i は日本の名目利子率、 $ i^{F} $ は米国の名目利子率を表す。以上の 3 式が、マネタリーアプローチを基礎となる式である。

(2)、(3)式の対数線形近似を行い、小文字で対数値を表すと、以下のように書き換えられる。

$$ m-p=\eta_{y}y+\eta_{i}i $$

$$ m^{F}-p^{F}=\eta_{Y}y^{F}+\eta_{i}i^{F} $$

ただし、 $ \eta_{Y} $ (>0) は実質国内総生産に対する実質貨幣残高の弾力性、 $ \eta_{i} $ (<0) は名目利子率に対する実質貨幣残高の弾力性を表す。(4)、(5)式を(1)式に代入することによって、

$$ s=p-p^{F}=m-m^{F}-\eta_{y}\left(y-y^{F}\right)-\eta_{i}\left(i-i^{F}\right) $$

という１本の式の関係となる。sは為替レートの対数値である。

(6)式は、 $ y, y^{F}, i, i^{F} $ を所与とする完全伸縮価格の仮定の元でのマネタリーアプローチである。しかし、現実には価格は完全に伸縮的ではなく、さらには各期ごとに単純な貨幣数量説が成立するとは限らない。そこで上のモデルに、次のような仮定を加えて修正しよう。

$$ E\left(\dot{s}\right)=\pi^{e}-\pi^{e,F}+\theta\left(s^{*}-s\right) $$
$ E\left(\dot{s}\right) $ は為替レートの期待変化率、 $ s^{*} $ は長期的にPPPの成立する為替レート、 $ \pi^{e} $ は期待インフレ率、 $ \theta\left(>0\right) $ は調整パラメータを表す。この式は、現実の為替レートが理論上のPPPとの相対で高い（安い）評価を受けているとき、調整速度 $ \theta $ で円高（円安）が修正される。また、相対的な期待インフレ率の格差を解消するように、為替レートが調整されるという仮定を表している。

次いで、為替レートの期待変化率は内外金利格差を反映するものであるという、カバーなしの利子率平価を仮定しよう。

$$ E(\dot{s})=i-i^{F} $$

(7)式と(8)式を合わせる事により、

$$ \pi^{e}-\pi^{e,F}+\theta\left(s^{*}-s\right)=i-i^{F} $$

という関係が得られる。(9)式より、長期的に購買力平価が成立する $ s = s^{*} $ においては、 $ \pi^{e} - \pi^{e,F} = i^{*} - i^{*F} $ である。長期的に購買力平価が成立する際の(6)式は、

$$ s^{*}=m^{*}-m^{*F}-\eta_{y}\left(y^{*}-y^{*F}\right)-\eta_{i}\left(\pi^{e}-\pi^{e,F}\right) $$

この式に(9)式を代入することで、

$$ s=m^{*}-m^{*F}-\eta_{y}\left(y^{*}-y^{*F}\right)-\frac{1}{\theta}\Big(i-i^{F}\Big)-\Bigg[\eta_{i}-\frac{1}{\theta}\Bigg]\Big(\pi^{e}-\pi^{e,F}\Big) $$

と(6)式は書き換えられる。この(11)式が、sticky-price下のマネタリーアプローチモデルである。ここで注意すべきことは、(6)式では利子率に係る変数 $ (- \eta_{i}) $ が正であるのに対し、(11)式 $ (-1/\theta) $ では負である点である。

本稿では、古典的な為替レート説明モデルを複数含み、どのモデルの制約が効いているかを見るMeese and Rogoff (1983)の手法を、80年以降の円ドルレートに関して追検証することから始める³。Meese and Rogoff のモデルは、その係数制約次第で、上述の純粋なflexible-price下のマネタリーアプローチ、あるいは sticky-price下のマネタリーアプローチの誘導型として解釈可能である。

$$ e=a_{0}+a_{1}(m^{J}-m^{US})+a_{2}(y^{J}-y^{A})+a_{3}(i^{J}-i^{US})+a_{4}(\pi^{e,J}-\pi^{e,US}) $$

ここで、eは邦貨立ての円ドルレート、mはマネーサプライの対数値、yは実質所得の対数値、iは短期利子率、 $ \pi^{e} $ は期待インフレ率である。(6)、(11)式との対応で、 $ a_{1}>0 $ 、 $ a_{2}<0 $ 、 $ a_{4}>0 $ と言う符号が予想される。 $ a_{3} $ の符号は、前述のとおりflexible priceかsticky price
の想定かによって予想される符号は逆である（前者なら＋、後者なら－）。

以上の設定を出発点として、Meese and Rogoff は前述の flexible-price 下のマネタリーアプローチ、sticky-price 下のマネタリーアプローチの当てはまりを検討した。その結果は芳しいものではなく、どのモデルの予測もランダムウォークモデルを上回らなかったという結果を得ている。しかし、その後の研究により、十分なデータがあれば為替レートは長期的な購買力平価に回帰する傾向があることが知られるようになった (Rogoff(1996))。また、吉川（1992）は Meese and Rogoff の結果を引き合いに出す一方で、70～80 年代の円ドル均衡レートを労働・原材料投入係数を用いて求め、長期的な為替レートの推移については「リーズナブルな経済的ロジックに基づく均衡レートの動きによりその大略を理解することができる」としている。

つまり、データのアップデートや先行研究で用いられていないような金融諸変数の利用・モデルの改良によって、為替レートのモデルによる説明力が増す可能性は排除されていないのである。次節以下では、ソロス・チャートに基づいた為替レートの説明を出発点に、Meese and Rogoff モデルの再検討を行い、マネタリーベースを金融の説明変数に用いることでマネタリーアプローチが依然として説明力を持っていることを示す。

### 4. 為替レート説明のデータ

本稿の分析で用いる手法は、誘導型 VAR モデルと VECM モデルで(12)式を検証することである。本節では、用いられるデータ・変数に関して説明する。

### 4.1 データ

本稿で用いられる変数は、円ドルレート、マネーを表す指標（マネーサプライ／ベースマネー）、鉱工業生産指数（以上各対数値）、利子率、期待インフレ率の5種類である。推計期間は、プラザ合意以降の国際的な政策協調による為替レート操作が一段落したと考えられる1987年1月以降2001年12月までとする $ ^{4} $ 。データは全て、月次・季節調整系列である。推計の際に用いたデータに関しては、表4－1の様にまとめられる。

ここで注意を要するのが、期待インフレ率の系列に関するデータである。理論上は期待インフレ率を用いる必要があるものの、実際には利用可能なデータという制約上、この系列には物価上昇率の当期における実現値、あるいは過去数年の移動平均値が用いられることが多い。例えば、Meese and Rogoffでは、CPIの実績を用いて推計している。しかし、期待インフレ率と現時点のインフレ率が等しいという静学的期待は根拠が乏しい。

そこで本稿では、堀・寺井（2003）の修正したカールソン・パーキン法を用いて、サーベイデータより日本の期待インフレ率の系列を作成し、推計に用いた。なお、作成の元と