Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第１６表口）１か月物コールレート

被説明変数: コールレート(1か月物)階差
全期間	前半	後半
説明変数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
準備預金残高(対数値)	19.764	1.285	-18.690	-1.049	10.130	1.042
残り所要準備額(最終日以外)(対数値)	-15.878	-1.094	13.329	1.227	-7.359	-0.708
積み最終日ダミー×準備預金残高(対数値)	-125.382	-1.137	64.081	1.207	-135.714	-1.298
誘導レート階差	0.386	2.350***	0.169	2.269***	0.341	0.490

被説明変数: コールレート(1か月物)階差
後半Ⅰ	後半Ⅱ
説明変数	係数	t值	係数	t值
準備預金残高(対数値)	9.709	1.318	-17.255	-0.786
残り所要準備額(最終日以外)(対数値)	-4.441	-0.531	9.495	0.531
積み最終日ダミー×準備預金残高(対数値)	-54.768	-0.336	-183.210	-0.503

（注）***は5％有意、**は10％有意、*は15％有意を示す。

推計期間は、全期間が94年8月5日から99年12月15日まで、前半が94年8月5日から97年11月15日まで、後半が97年11月17日から99年12月15日まで。推計方法は、GMM。
## イ）1間物コールレート

被説明変数: コールレート(1週間物)階差
全期間	前半	後半
説明変数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
朝方の積み上幅(対数値)	-0.965	-0.636	-10.285	-1.119	1.060	0.414
その他の準備預金残高(対数値)	-1.793	-0.581	-18.485	-0.441	1.590	0.469
残り所要準備額(最終日以外)(対数値)	7.949	1.715**	12.704	0.338	4.532	0.617
積み最終日ダミー×朝方の積み上幅(対数値)	-44.150	-1.671**	762.251	1.600*	-95.574	-1.449*
誘導レート階差	0.426	3.808***	0.287	1.519*	0.850	2.558***

被説明変数: コールレート(1週間物)階差
後半Ⅰ	後半Ⅱ
説明変数	係数	t值	係数	t值
朝方の積み上幅(対数値)	-6.321	-1.997***	2.813	0.527
その他の準備預金残高(対数値)	-8.068	-1.597*	-0.100	-0.028
残り所要準備額(最終日以外)	30.341	2.592***	5.829	0.833
積み最終日ダミー×朝方の積み上幅(対数値)	-135.142	-1.171	34.758	0.338

（注）***は5％有意、**は10％有意、*は15％有意を示す。

推計期間は、全期間が94年8月5日から99年12月15日まで、前半が94年8月5日から97年11月15日まで、後半が97年11月17日から99年12月15日まで。推計方法は、GMM。
第１７表口）１か月物コールレート

被説明変数: コールレート(1か月物)階差
全期間	前半	後半
説明変数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
朝方の積み上幅(対数値)	-0.432	-0.191	8.150	0.766	-0.655	-0.179
その他の準備預金残高(対数値)	-2.876	-0.634	-11.015	-0.457	-2.818	-0.520
残り所要準備額(最終日以外)(対数値)	6.722	1.049	23.706	1.058	5.838	0.499
積み最終日ダミー×朝方の積み上幅(対数値)	-64.843	-1.604*	-485.053	-0.662	-158.006	-1.493*
誘導レート階差	0.324	3.747***	0.290	2.016***	0.477	1.344

被説明変数: コールレート(1か月物)階差
後半Ⅰ	後半Ⅱ
説明変数	係数	t値	係数	t値
朝方の積み上幅(対数値)	-1.022	-0.247	-56.531	-1.025
その他の準備預金残高(対数値)	-2.175	-0.316	0.334	0.015
残り所要準備額(最終日以外)(対数値)	8.478	0.506	-32.156	-0.816
積み最終日ダミー×朝方の積み上幅(対数値)	-153.096	-0.763	638.176	0.804

（注）***は5％有意、**は10％有意、*は15％有意を示す。

推計期間は、全期間が94年8月5日から99年12月15日まで、前半が94年8月5日から97年11月15日まで、後半が97年11月17日から99年12月15日まで。推計方法は、GMM。
第 1 8 表 オペ手段とコールレートへの影響：1 週間物

被説明変数: コールレート(1週間物)階差
全期間	前半	後半
説明変数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
a 貸出
準備預金	-10.849	-0.209	-11.487	-0.432	-17.798	-1.708**
貸出	916.800	0.167	-28.180	-1.362	-3.749	-0.271
(参考)94年8月から95年12月まで
準備預金	-17.814	-0.535
貸出	-34.765	-1.965***
b 手形買入
準備預金	11.293	0.621	-10.922	-0.448	-4.744	-0.852
手形買入	20.312	0.561	21.426	1.141	-16.644	-0.525
c 手形売出
準備預金	65.879	0.298	-109.969	-1.024	-5.610	-0.320
手形売出	72.235	0.291	-10.032	-0.369	-2.914	-0.142
d CP 買現先
準備預金	-5.918	-0.768	-36.982	-1.585*	-5.130	-0.607
CP 買現先	-13.215	-0.848	-13.730	-1.135	2.041	0.251
e TB 買入
準備預金	9.249	0.610	-103.057	-1.198	53.808	0.419
TB 買入	41.689	1.362	43.723	0.693	131.759	0.526
f FB 売出
準備預金	-32.063	-0.677	-43.699	-0.842	-2.955	-0.514
FB 売出	42.669	0.726	-34.392	-0.874	-12.685	-0.607
g 国債借入(レポ取引)
準備預金	-	-	-	-	-16.760	-0.534
国債借入	-	-	-	-	8.606	0.271
h 国債買現先
準備預金	-1.841	-0.517	30.947	0.300	3.168	0.256
国債現先	7.510	0.473	537.190	0.279	41.826	0.645
i 国債買入
準備預金	-11.208	-1.720**	-2.656	-0.138	-13.310	-2.261***
国債買入	-39.992	-1.193	-46.572	-2.036***	-92.564	-1.988***

（注）***は5％有意、**は10％有意、*は15％有意を示す。

推計期間は、全期間が94年8月5日から99年12月15日まで、前半が94年8月5日から97年11月15日まで、後半が97年11月17日から99年12月15日まで。推計方法は、GMM。

準備預金残高及びオペ手段のうち貸出、手形買入、手形売出、TB買入、FB売出、CP買現先、国債借入については、すべての日に加えて積みの最終日を説明変数として推計したが、上表では、積みの最終日についての係数は表示してない。
国債買現先、国債買入については、積みの最終日については独立して説明変数としては入れていない。これは、これらのオペ手段が頻度が少なく、積み最終日についての説明変数を入れると singular となり推計不能になる場合がみられたためである。

準備預金残高及び各オペ手段とも対数をとった。各オペ手段はゼロまたはマイナスとなることがあるので、対数をとる際に適宜定数を加えた。すなわち、 $ \log(\text{オペ手段}+\lambda) $ で、 $ \lambda $ は次の数とした（単位：兆円）。貸出：3（ただし、前半及び95年12月までは2）手形買入：3、手形売出：4、CP買現先：1、TB買現先：3（ただし、前半は2）FB売現先：2、国債借入：1、国債買現先：1、国債買入：1。

国債借入オペは前半期には実施されていないので、推計から除外した。
第 19 表 オペ手段とコールレートへの影響：1 か月物

被説明変数: コールレート(1か月物)階差
全期間	前半	後半
説明変数	係数	t值	係数	t值	係数	t值
a 貸出
準備預金	-2.316	-0.102	11.201	0.630	8.132	0.553
貸出	238.554	0.591	-22.914	-1.307	12.110	0.667
(参考)94年8月から95年12月まで
準備預金	38.568	0.936
貸出	6.504	0.142
b 手形買入
準備預金	-21.329	-0.542	43.604	0.735	14.821	1.103
手形買入	-8.475	-0.144	34.864	0.684	-25.013	-0.371
c 手形売出
準備預金	6.115	0.167	6.984	0.286	-12.243	-0.339
手形売出	-43.182	-0.723	-34.092	-0.999	-46.367	-0.512
d CP 買現先
準備預金	4.267	0.558	19.617	1.054	-2.011	-0.173
CP 買現先	10.068	0.616	2.146	0.196	3.657	0.250
e TB 買入
準備預金	6.246	0.866	3.020	0.135	35.803	0.712
TB 買入	-3.416	-0.102	-60.835	-1.612**	-10.781	-0.033
f FB 売出
準備預金	-15.354	-0.342	-3.554	-0.090	-0.963	-0.056
FB 売出	88.295	0.594	10.050	0.615	79.582	1.206
g 国債借入(レポ取引)
準備預金	-	-	-	-	-13.409	-0.817
国債借入	-	-	-	-	3.890	0.159
h 国債買現先
準備預金	-25.805	-0.551	0.241	0.007	-2.474	-0.161
国債現先	-354.409	-0.739	-209.654	-0.220	24.442	0.568
i 国債買入
準備預金	3.311	0.592	-3.531	-0.260	-6.317	-0.644
国債買入	-57.852	-1.394	12.621	0.338	-88.395	-1.450*

（注）***は5％有意、**は10％有意、*は15％有意を示す。

推計期間は、全期間が94年8月5日から99年12月15日まで、前半が94年8月5日から97年11月15日まで、後半が97年11月17日から99年12月15日まで。推計方法は、GMM。

準備預金残高及びオペ手段のうち貸出、手形買入、手形売出、TB買入、FB売出、CP買現先、国債借入、国債買現先については、すべての日に加えて積みの最終日を説明変数として推計したが、上表では、積みの最終日についての係数は
表示してない。国債買入については、積みの最終日については独立して説明変数としては入れていない。これは、これらのオペ手段が頻度が少なく、積み最終日についての説明変数を入れると singular となり推計不能になる場合がみられたためである。

準備預金残高及び各オペ手段とも対数をとった。各オペ手段はゼロまたはマイナスとなることがあるので、対数をとる際に適宜定数を加えた。すなわち、 $ \log(\text{オペ手段}+\lambda) $ で、 $ \lambda $ は次の数とした（単位：兆円）。貸出：3（ただし、前半及び95年12月までは2）手形買入：3、手形売出：4、CP買現先：1、TB買現先：3（ただし、前半は2）FB売現先：2、国債借入：1、国債買現先：1、国債買入：1。

国債借入オペは前半期には実施されていないので、推計から除外した。
第 1 図 コールレートの決定

第 2 図 準備預金の需要と供給
第 3 図 準備預金需要の金利弾力性の極端なケース

a 無限に金利弾力的な場合：翁(1993)の「初日」

b 金利に非弾力的な場合：翁(1993)の「最終日」
第 4 図 翌日物コールレートと誘導レート

第 5 図 誘導 レートと翌日物 コールレート

誘導レート(%)
第6図a1週間物コールレート

(%)

第 6 図 b 1 か月 物 コールレート
誘導レート(%)

第 7 図 b 誘導 レートと 1 か月 物 コール レート
第 8 図 準備預金残高と残り要積立額対比

第 9 図 資金過不足と準備預金残高
第 11 図 資金過不足と金融調節

資金過不足(億円)
# 第 2 部 計量マクロモデルの開発と評価

- 小型日本モデルの作成とそれを用いた実証研究 -

## 第 5 章 第 2 部の基本的な考え方

### 5 - 1. 分析目的与分析手法

## (1) 分析目的

第 1 部では、計量経済分析において満たされなければならない諸前提を整理したうえで、経済企画庁経済研究所 84 年 11 月版世界経済モデルの中のドイツモデルを例に、現実にこうした前提がどの程度満たされているか検討した。その結果かなりの逸脱が見られることが判明した。この分析はあくまで 1 つのモデルを例にとったものではあるが、第 1 部でも記したとおり他のモデルでもこのような問題が発生し得る余地は大きいと考えられる。一般にモデルを推定するときの状況を考えると、推定の精度、係数の大きさ、乗数の動き等が分析目的に照らして妥当な範囲内にあるという意味でとりあえず分析に耐え得るモデルを推定するだけでもかなりの時間と労力を必要とすることが多く、推定結果のよさを確保するための前提にまで関心を払う余裕はほとんどないといってよいであろう。このような計量経済分析の現状をふまえて、第 1 部では、総合的な計量経済モデル推定のフローチャートを呈示した。

第 2 部ではこのフローチャートにもとづいて満たさなければならない前提が成り立つように細心の注意を払いながら実際にモデルの推定を行い、これらの前提が成り立っている場合にモデルの性能がどのように改善されるか、そしてこうした作業のプロセスにおいて実用上どのような問題が存在するかについて検討を行う。

ところで従来モデル体系に適用する統計手法の研究では、ほとんど同時性のバイアスのみに関心が絞られていたといってよい。すなわち1つのモデルを単純最小二乗法（OLS）と各種の同時推定法を用いて推定したときに、各手法がどのような統計的特性をもつかを比較するというものであった。しかし第1部でも述べたとおり計量経済分析において検討を必要とする問題点は同時性のバイアス以外にも数多くあり、これらの問題点の検討は同時性のバイアスと同様に重要である。この意味で第2部の分析の目的の一つは従来あまり重視されてこなかった推定上の問題点に関して、その重要性を指摘することにある。

また同時にこの第2部の分析は計量経済モデル推定のための実践的なマニュアルとしての性格も持っている。計量経済学の数多くの教科書は、推定量の理論的導出、検定方法、そして満たされるべき前提とそれが満たされない場合の対応策についてそれぞれ個別に論じており、実際に推定を行う立場から見ると必ずしも実践的でないことが多い。このような反省を踏まえて、第2部の分析では、実際にモデルを推定するプロセスを、その前段階であるモデルの基本構想の決定やデータの収集・吟味の段階にまでさかのぼって記述するとともに、推定作業を行う際に直面する問題をどのような優先順位で処理したらよいか、そして各々の問題に対して数多くある対応策のうちでどの方法がもっとも適しているかについて見通しを与える。こうした意味で以下の分析は実際に計量経済モデルを推定する分析者にとって、格好のマニュアルとなるであろう。

## (2) 分析手法

さらにこの第2部の分析においては、統計手法として従来とは異なった新たな視点を強調している。それは探索的（Exploratory）なデータ解析の重視である。統計分析の基本的立場には、大きく分けて、確信的（Confirmatory）な考え方と探索的な考え方の2つがある。前者は、分析に当たっていくつかの（たとえば正規分布、独立性など）前提が成り立っているものとして、そのような前提のもとで有効性の保証されてい
る手法を用いて現実のデータの解析を行うという考え方である。オーソドックスな数理統計あるいは計量経済学の統計手法をデータに適用するという分析手法は、ほぼこの考え方に基づいているといってよいであろう。この考え方に基づいた分析結果の信頼性は、用いたデータが前提を満たしていないときには（残念ながらほとんどの場合そのような前提を満たしていない）高いとはいえない。通常このような分析結果の信頼性の吟味は無視されるか、あるいはもとの前提を帰無仮説として、それに対立する仮説を立てて、その帰無仮説をデータを用いて検定することによって前提が成り立っているかどうかを判定するという方法がとられる。

これに対して後者は前者のように分析の前に前提をおいたり、それが成り立っているかどうかを仮説検定によって吟味するという方法はとらずに、現実のデータをいろいろな角度から検討することによってデータに潜在するいろいろな特徴を浮き彫りにしていく（データ自身に語らせる）という考え方をとる。たとえば推定誤差に含まれる外れ値の問題に関して、前者の立場をとると、ある1つの残差があらかじめ定めた基準に照らして「外れ」ているか否かを検定することに主たる関心が払われるのに対して、後者では、むしろ「外れ」の原因を調べていくことによってモデルがもつさまざまな問題点（たとえば説明変数の不足やデータ選択の不適切さ）を浮き彫りにすることに、主たる関心が払われる。実際の推定作業においては、このような探索的な態度で分析を進めることによって、現実の経済の動きに関して非常に多くの情報を得ることができるということを、この第2部において強調する。

しかしながらこうした探索的なデータ解析には1つの大きな問題が存在する。それは判断基準のあいまいさである。というのは仮説検定という数学的に厳密に定義された手続きをとらないということ自体が問題の有無の判定そのものをあいまいにしてしまうことのほかに、それぞれの問題に対する複数の対応策の中からどれを選択するかに関する試行錯誤的な決定プロセスのなかに、ある程度恣意性が入り込まざるを得ないからである。たとえば理論計量経済学の分野では個別の問題に対する対応策の研究は非常に進んでおり、多重共線性についての対応策を例にとると教科書に紹介されているものだけでも10種類以上存在する。このようなときにどの手法を選択したらよいかについてはそもそも統計理論の枠内で決められるものではない。それらに関しては実用性やその他さまざまな基準に照らしながらいろいろな手法を比較考量のうえ選択せざるを得ない。この意味で、探索的な分析にはある程度の恣意性が入り込むことは避け得ない。

以下の分析では外れ値その他の問題の抽出に当たっては、できるだけ仮説検定の方法をとり入れてあいまいさを除くようにしているが、問題の原因の追求および対応策の決定に当たってはこうしたあいまいさがかなりの程度残っている。このあいまいさは実践的なマニュアルという観点からは問題になる点ではあるが、上に述べたように探索的なデータ解析の手法がもつメリットが非常に大きいことを考えると、やむを得ないであろう。さらにこうしたあいまいさ、あるいは恣意性は「実践性」という観点に照らすと議論になるものの決して特殊なものではない。また計量経済分析の真の問題は上のような避け得ないあいまい性をいかに小さくするか、あるいはいかに閉じこめるかということであるといえるであろう。

以上が第2部の基本的な方針である。以下モデルの特定化、推定期間の決定、データの収集・加工と検討、推定と検定、同時性のバイアス、モデルの性能の評価の順に分析を進め、最後の結論において分析結果の要約とこの一連の推定作業のプロセスから得られる結論のまとめを行う。また本論を補足するために、4つの補論をもうけることにする。
## 第6章 式の特定化

### 6 - 1. 式の特定化の意味

式の特定化とは、準拠する経済理論を選択し、それに基づいてデータとの整合性を考えながらどの変数を被説明変数とするかを決めたうえで、さらにそれぞれの被説明変数を説明する説明変数を選択することである。ここで問題となる式の特定化の過誤とは、準拠した経済理論が現実に当てはまらない、あるいは経済理論どおりに定式化が行われていない、またはデータが理論に適合していないなどの状況を指す。計量経済学では管理された実験が不可能であり、使えるデータの種類、観測値の数が非常に少なく、そのうえ各データが時系列的にきわめてよく似た動きをするといった制約のために、こうした式の特定化の過誤を統計的に検定することは非常にむずかしい。したがって推定を始める前に十分に予備的な検討を行う必要がある。

しかし、こうした式の特定化の過誤の検討は簡単ではない。なぜならば第一に、経済理論の現実妥当性を理論的に検討することは現在の理論経済学の状況からしてむずかしいからである。すなわちまったく相反する結論を導くいくつもの理論が各々独自の前提に基づいて展開されており、そのうえそれぞれの結論を肯定するような実証研究も行われているという現状では、推定期間中の経済活動が本当はどの経済理論によって説明されるべきかという問題に対して、事実上結論は出せないといわねばならない。したがって式の特定化の問題は現実にどの経済理論が正しいかではなくて、どの経済理論を選ぶかという、経済理論の選択の問題に帰着することになる。

式の特定化の過誤の検討が困難な第2の理由は、主にデータの問題に起因する。上述のようにデータの種類や観測値の数が少ないという現状では理論とデータの整合性をとりながら式の特定化をすることはきわめてむずかしく、逆にデータの制約が準拠できる経済理論を限定してしまうということもある。またモデルで使うデータはマクロの集計されたデータであり、ミクロの経済主体の行動を仮定した経済理論と整合的ではないこともある。

このように考えると計量経済分析における式の特定化とは、選択したある経済理論をそのまま定式化するのではなくて、現実に計量経済分析が可能となるような形に理論式を変更して定式化を行うことであるといえる。したがってこの段階で、経済理論上問題となる点や分析者の恣意性が、ある程度入ってくることはやむを得ないであろう。

### 6 - 2 . モデルの全体像

モデルを作成するに当たっては、まずそのモデルを用いて何を分析しようとするかを明確にして、そのうえでモデルの大きさと主な内生変数、外生変数および分析期間を決定することが必要である。モデルを用いた分析には大きく分けると、構造分析（乗数シミュレーションや理論の検証）と予測の2つがあり、どちらをより重視するかによってモデルの特徴、あるいは推定作業において重視する点に差が現われる。構造分析では複数の経済変数間の相互依存関係の強さを、係数の大きさそのもの、あるいは乗数の大きさによって計測したり、想定した経済理論に基づくモデルが、どの程度現実の動きを説明できるかを分析することに主眼がおかれる。このためそもそも式の特定化が、想定した経済理論に従って正しく行われていないと、計算された係数、あるいは乗数の意味があいまいになってしまう。したがって分析目的に照らしてモデルに入れておかないと分析ができない変数については、推定された係数の有意性が多少低くても（係数の有意性は後出のt値によって判定する）モデルに入れざるを得ない。また推定段階においては、係数や乗数の大きさを重視するという観点から、多重共線性や外れ値などの存在によって係数が歪むことに大きな注意を払わなければならない。他方予測重視の場合には、計算された予測値と将来の現実の値ができるだけ一致することが期待される。したがって推定期間での式の当てはまりを、できるだけよ
くすることに主眼がおかれるほか、構造変化や、推定の精度を低下させる系列相関、分散不均ーといった問題に特に注意を払わなければならない。さらに予測を重視する場合には、基本的発想は計量経済分析とは異なるが、時系列分析といわれる手法も用いられる。時系列分析は予測に対して非常に強い指向性を持っており、モデルに含まれる変数は、経済理論に基づいて選択されるのではなくて、期待される予測誤差が最も小さくなるように選択される。

このようなモデルの全体像に関する検討をふまえたうえで、今回は次のようなモデルを作成することとした。

（1）モデルの分析目的……構造分析（日本経済の最適制御シミュレーション（注4））

(２) モデルの大きさ……構造方程式 10 本程度

(3) 主な内生変数……実質 GNP、物価

(GNP デフレータ)

経常収支

（4）主な外生変数……政府支出（政府消費、政府投資、政府在庫）

金利（公定歩合）

為替レート、貿易において海外で決定される

諸要因

（5）分析期間……第1次石油危機以降直近まで

モデルの分析目的である最適制御シミュレーションという観点からすると、あまり大きなモデルでは操作性が悪くなる。そこで中心となる内生変数を実質 GNP、GNP デフレータ、経常収支の 3 つとし、これに最小限必要な GNP コンポーネント、個人および法人所得などを加えて、全部で構造方程式の数を 10 本前後に絞っ

（注4）計量経済モデルを用いた最適制御シミュレーションについては、現在世界経済モデルグループ・モデル管理システムユニットで研究中である。計量経済モデルを用いた最適制御シミュレーションについては、たとえばChow[1981]、平井[1981]を参照せよ。た。外生変数は、政策変数として政府支出（政府消費、政府投資、政府在庫を足し合わせたもの）と公定歩合の2つ、その他の外生変数として為替レート（固定相場制や管理フロート制を考えれば政策変数にもなる）と貿易において海外で決定される諸要因を用いる。

### 6 - 3. 各式の特定化

次にモデルの全体像に基づいて、各式の特定化を行う。

（１）構造方程式（特に断りのないものは実質、価格は円建て、（）内は期待される符号を示す）

1．民間消費支出

= f（個人所得、GNP デフレータ、金利、

(+)

(−)

(−)

自己ラグ）

(+)

2．民間住宅投資

=f（個人所得、金利、GNP デフレータ、

（+）（-）（-）

期首住宅ストック $ ^{(注5)} $ ）

（-）

3．民間設備在庫投資

=f（法人所得、金利、期首設備在庫（+）（-）（+）

ストック（注5）)

4. 輸出

=f（為替レート、輸出価格／（外国の輸出（+）（-）

価格（ドル建て）×為替レート）日本の

輸出に対する外国の需要）

（+）

5.輸入

=f（実質 GNP、GNP デフレータ /

(+)

(+)

輸入価格）

6. 個人所得

=f（名目 GNP、金利）

（+）（+）

（注5）各期の期首ストックは前期の期末ストックに等しいとする。
7．法人所得

=f（名目 GNP、金利）

（+）（-）

8 . GNP デフレーター

=f（実質 GNP、輸入価格）

（+）（+）

9．輸出価格

=f（外国の輸出価格（ドル建て）× 為替

（+）

レート、GNP デフレータ）

（+）

10．輸入価格

=f（為替レート、輸入価格（ドル建て））

（+）（+）

11．経常収支

=f((輸出×輸出価格-輸入×輸入価格))

(+)

/為替レート)

(2) 定義式（特に断りのないものは実質）

12. 実質 GNP

=民間最終消費支出 + 民間住宅投資 + 民間設備在庫投資 + 政府支出 + 輸出 - 輸入

13. 名目 GNP

=実質 GNP× GNP デフレータ / 100

14．期末住宅ストック

=民間住宅投資 + 期首住宅ストック

15．期末設備在庫ストック

=民間設備在庫投資 + 期首設備在庫ストック

（３）構造方程式の解説

1．民間最終消費支出…所得要因として個人所得、価格要因として GNP デフレータ、自動車等の耐久消費財の割賦販売を考慮して金利、慣習効果要因として自己ラグを入れる。

2．民間住宅投資...資金のアベイラビリティとして個人所得と金利、住宅価格の代理変数として GNP デフレーター、固定的ストック調整原理による期首住宅ストック（符号はマイナス）を入れる。

3．民間設備在庫投資… 民間設備投資と民間在庫投資を足し合わせたものを被説明変数とする。説明変数は所得要因（加速度原理）として法人所得、資金のアベイラビリティとして金利、伸縮的ストック調整原理（経済分析 98 号・C 参照）による期首設備在庫ストック（符号はプラス）を入れる。

4．輸出…財・サービスの輸出と海外からの要素所得の流入よりなる。日本の輸出価格と外国の輸出価格の比で表わされる競争価格、日本の輸出に対する外国の需要（数量指数）および急激な円高にともなって繊維・自動車・家電等の主要輸出産業で海外生産移転が起きていることを説明する要因としての為替レートの3変数で説明する。

5. 輸入… 財・サービスの輸入と海外への要素所得の流出よりなる。需要要因として実質 GNP、国内財と輸入財の価格格差による輸入代替要因として GNP デフレータと輸入価格の比を入れる。

6. 個人所得…雇用者所得と「家計および対家計民間非営利団体」の受取財産所得よりなる。価格の変動を含めた経済活動の水準として名目 GNP、財産所得要因として金利を入れる。

7. 法人所得… 配当受払い前の民間法人所得、個人企業所得、個人企業の受取財産所得よりなる。説明変数は価格の変動を含めた経済活動の水準として名目 GNP、借入金の利子支払いによる収益圧迫要因としての金利の 2 つである。

8. GNP デフレータ… 需要要因として実質 GNP、輸入物価要因として輸入価格を入れる。

9．輸出価格…輸出市場における海外との価格競争要因として外国の輸出価格、輸出財に対する中間投入の価格要因としてGNP デフレータを入れる。

10. 輸入価格... 輸入価格は為替レートを除くと主に海外で決定されるので、為替レートとドル建て輸入価格の2つの外生変数に
よって説明する。

11. 経常収支（ドル建て）…IMF ベースの国際収支統計の経常収支（ドル建て）を被説明変数にし、国民経済計算における国民経常余剰（名目輸出マイナス名目輸入）をドル建てになおしたものを説明変数にする（恒等式に近い。ブリッジ式ともいわれる）。

## 第 7 章 推定期間の決定

### 7 - 1. 推定期間を決定するときの要因

推定期間を決定するに当たっては、経済の構造変化と推定における自由度の確保という2つの要因を考慮する必要がある。通常のモデルでは推定期間内では構造変化はないという仮定をおいて単一の係数を推定している。しかし現実にはニクソンショック、第1次、第2次石油危機のような大きな構造変化が、比較的短い期間に相次いで起きることがある。ところがこうした構造変化を忠実にモデルで表わそうとすれば推定期間を細分化しなければならなくなる。しかしこれは自由度が極端に小さくなるために不可能である $ ^{注6} $ 。というのは自由度が極端に小さいまま推定を行うと、偶然変動とみなすことができるようなデータの微小な変動に対しても推定結果がきわめて敏感に反応し、得られる係数が著しく不安定になってしまうからである。したがって実際にはニクソンショックや石油危機のような大きな構造変化が起きたと考えられる時期は極力推定期間からはずすことが望ましいが、自由度不足となる場合には、それらを推定期間に含めざるを得ないこともある。

### 7 - 2. 推定期間の決定

今回の推定作業では分析期間を第1次石油危機以降直近までとしている。したがって結果として第2次石油危機を含むことになる。上に述べた原則からするとこれは必ずしも望ましいことではない。しかしもし第2次石油危機の前後で推定期間を分けると自由度が不足してしまう。そこでやむを得ず第1次石油危機以降を推定期間にとることとし、もし第2次石油危機の構造変化が検出されれば改めて対応を考えることとする。また推定終了期については、外挿テストによってモデルの性能を評価するために、利用可能なデータの直近1年間を推定期間から外すことにする $ ^{注7} $

結論として推定期間は1975年第I四半期～1984年第IV四半期、また外挿テスト期間は1985年第I四半期…同第IV四半期である。したがって推定期間数(サンプルサイズ)は40期であり、自由度は最低35は確保されている。

## 第 8 章 データの収集・加工と検討

8 - 1. データの収集・加工

データの収集に当たっては、同一対象に関して複数の統計データがあるのが普通なので、まずどのデータを選ぶのかを決める必要がある。主要な経済分野とそれに対応する主な統計は表8-1のとおりである（表8-1は主に東洋経済[1980]による）。

（注6）カルマンフィルターなどを用いて推定する可変係数モデルでは実現できる（カルマンフィルターについてはKalman [1960]、Harvey [1981]参照）。（注7）今回の作業は日本経済モデルを推定するということであるから、分析期間中の現実の経済の動きについてはある程度の予備知識を持ちうる。しかし外国経済のモデルを推定しようとする場合には事前の予備的な知識が不十分なことが多い。このような場合には、推定に先立って分析する変数の大まかな変化の様子を調べておくことが非常に有益である。特に複数の変数の動きを要約して見るには主成分分析が便利である。そこで参考のために過去20年間、日本の代表的な経済変数がどのように変化してきたかを主成分分析を用いて分析したのが補論1である。その結果、第1次石油危機以降1985年までの期間においては、実物変数（在庫を除く）や所得、価格変数などは、多少の変動はあるもののほぼ直線的に伸びているのに対して、資金循環や国際資本移動など金融変数は、2度の石油危機を境に非常に大きく異なった動きをしていることが判明した。
表 8 - 1 主な経済統計

観測対象	統計の名称
家計・消費	家計調査、大型小売店販売統計、商業動態統計、新車登録台数、消費動向調査、農家経済調査、日本経済指標（消費水準）
生産活動・設備投資	鉱工業生産指数、鉱工業出荷指数、鉱工業在庫指数、鉱工業生産能力指数、稼働率指数、機械受注実績、機械受注見通し調査、建築着工統計、建築工事受注統計、公共工事着工統計、法人企業動向調査（経企庁）設備投資計画調査（通産省）全国主要企業短期経済観測調査（日銀）、設備投資動向調査（開銀）、設備投資計画調査（興銀、長銀）
企業	法人企業統計、主要企業経営分析、事業所統計調査、工業統計表、商業統計表、企業倒産（東京商工リサーチ）
賃金・雇用	労働力調査、就業構造基本調査、毎月勤労統計調査、賃金構造基本調査、賃金労働時間制度総合調査、雇用指数、雇用動向調査、雇用保険統計、職業安定業務統計、労働生産性統計調査
物価	卸売物価指数、工業製品生産者物価指数、小売物価統計調査、消費者物価指数、全国物価統計調査、農村物価賃金調査
財政	財政資金対民間収支、資金運用部状況、予算決算、租税および印紙収入、収入額調
貿易・国際支出	輸出認証統計、輸入承認届出統計、輸出入動向調査、通関統計、国際収支統計、貿易指数、輸出入物価指数、交易条件指数、外貨導入実績、海外投資実績、対外資産負債残高、外貨準備高
金融	日本銀行勘定、資金需給実績、マネーサプライ、資金循環表、全国銀行勘定、産業資金供給状況、産業設備資金新規供給状況、手形交換高、銀行取引停止処分者件数
ストック	国富調査、国民経済計算
総合	国民経済計算、産業連関表、景気動向指数

これらの統計データはそれぞれの目的に沿って作られているので、カバレッジや精度が異なり、固有の特徴を持っている。したがって同じモデルを推定するにしても用いる統計データによって分析結果も当然変わってくる。そこでモデルを作成するに当たってはどの統計データを選ぶかがきわめて重要となる（場合によっては式の特定化に適合したデータを独自に加工ないしは作成する必要がでてくることもある）。

一般のマクロ計量経済モデルではモデルに含まれる変数は生産、消費、物価、労働、金融、貿易、国際収支など多くの分野を含むのが普通である。そうするとデータとして各分野についてまちまちな基準で作成されたものを用いるよりも、統一的な基準で整合的に作成されたものを用いる方が好ましい。その意味では国民経済計算は経済全体の動きをフローとストックの両面およびモノとカネの両面から整合的にとらえたものであり、マクロモデルのように多くの分野にまたがる分析を行う場合には好都合である。しかし他方で、国民経済計算では十分にカバーされていない分野（金融や労働など）や一般によく使われる統計データ（鉱工業生産指数、卸売・消費者物価指数、国際収支統計など）も無視できない。そこで通常は、生産、支出、分配といった実物経済や価格の分野は国民経済計算のデータを用い、国民経済計算で十分にカバーされていない金融や労働についてはそれぞれの分野における代表的な統計調査からデータをとり、さらによく使われている統計（特に国際収支統計）のデータをつけ加える、という方針でデータを収集するのが一般的である。

ここで作成するモデルは実物経済が中心なので、経常収支と公定歩合、為替レート以外はす
べて国民経済計算からとっている。ただし住宅および設備在庫の資本ストックについては、国民経済計算のストックデータが年次計数のみであること、また今回のモデルの中では減価償却、除却、評価調整についてはまったく考慮していないという2つの理由から、モデルの中で資本ストックの定義を独自に行い、その定義にしたがってデータを作成した。また季節調整済みデータが公表されているものについては季節調整済みデータを採用することにする。

以下（１）～（３）に各データの出所と加工方法を記す。

## （1） 昭和55年改訂国民経済計算

(主要系列表)

### 1. 国 民 総 支 出 (実 質)

四 半 期

季節調整

（单位：10億円）（昭和55暦年基準）

実数

項目	昭和58年4-6	昭和58年7-9	昭和58年10-12	昭和59年1-3
1.民間最終消費支出	152,995.1	154,190.0	155,603.7	156,756.8
(1)家計最終消費支出	151,011.8	152,219.9	153,576.3	154,734.2
a 国内家計最終消費支出	150,406.9	151,605.4	152,937.2	154,090.2
b 居住者家計の海外での直接購入	804.6	824.2	847.0	863.2
c (控除)非居住者家計の国内での直接購入	199.7	209.7	207.9	219.2
(2)対家計民間非営利団体最終消費支出	1,983.3	1,970.2	2,027.3	2,022.6
2.政府最終消費支出	25,871.0	26,132.6	25,971.8	26,244.4
3.国内総資本形成	78,451.1	79,034.5	80,695.8	81,652.4
(1)総固定資本形成	77,765.3	78,953.3	79,572.0	80,654.8
a 民間	54,374.1	55,732.5	56,888.8	58,198.9
(a)住 宅	13,355.9	13,750.7	13,815.2	13,616.7
(b)企業設備	41,018.2	41,981.7	43,073.6	44,582.2
b 公 約	23,391.2	23,220.8	22,683.1	22,455.9
(a)住 宅	913.7	878.3	871.4	859.8
(b)企業設備	7,080.9	7,125.3	6,968.7	6,776.4
(c)一般政府	15,396.6	15,217.2	14,843.0	14,819.7
(2)在庫品增加	685.8	81.2	1,123.8	997.7
a 民間企業	968.4	424.4	1,508.9	901.2
b 公的企業	-282.7	-343.2	-385.1	96.5
4.經常海外余剩	5,605.4	7,090.8	6,343.0	8,427.1
(1)財貨・サービスの輸出と海外からの要素所得	43,285.8	45,217.3	47,103.1	49,848.2
a 財貨・サービスの輸出	39,334.8	41,273.8	42,961.9	45,550.1
b 海外からの要素所得	3,951.0	3,943.5	4,141.2	4,298.0
(2)(控除)財貨・サービスの輸入と海外への要素所得	37,680.4	38,126.5	40,760.1	41,421.1
a 財貨・サービスの輸入	34,173.2	34,547.4	36,884.8	37,592.9
b 海外への要素所得	3,507.2	3,579.1	3,875.3	3,828.2
5.国民総支出	262,922.6	266,414.9	268,614.3	273,080.8
(参考)国内総支出	262,478.8	266,083.6	268,348.4	272,610.9
(参考)国内需要	257,317.2	259,357.1	262,271.2	264,653.7
民間需要	208,337.6	210,346.9	214,001.4	215,856.9
公的需要	48,979.5	49,010.2	48,269.8	48,796.8

民間消費支出：イ）

民間住宅投資：八）

民間設備在庫投資：二）+∧)

政府支出：口）+木）+卜）

輸出：千）

輸入：リ）

国民総生産（実質）：ヌ）

(実質 GNP)

住宅ストック：1965年第I四半期を0.0として

各期の八）を順に足し合わせる。

設備在庫ストック：1965年第I四半期を0.0として各期の二）+へ）を順に足し合わせる。
## (主要系列表)

### 1. 国 民 総 支 出 (名 目)

四 半 期

季節調整

(单位：10億円)

項目	昭和58年4-6	昭和58年7-9	昭和58年10-12	昭和59年1-3
1.民間最終消費支出	166,233.0	168,610.5	170,803.9	173,043.7
(1)家計最終消費支出	164,108.0	166,314.2	168,486.7	170,750.6
a 国内家計最終消費支出	163,239.7	165,435.8	167,579.8	169,822.5
b 居住者家計の海外での直接購入	1,087.1	1,108.6	1,136.8	1,172.1
c (控除)非居住者家計の国内での直接購入	218.7	230.2	229.9	244.1
(2)対家計民間非営利団体最終消費支出	2,125.0	2,296.3	2,317.1	2,293.1

4.經常海外余剰	5,328.8	6,254.8	5,770.1	7,306.6
(1)財貨・サービスの輸出と海外からの要素所得	42,458.4	43,863.6	45,180.5	47,556.9
a 財貨・サービスの輸出	38,277.2	39,692.1	40,787.7	42,976.8
b 海外からの要素所得	4,181.2	4,171.5	4,392.8	4,580.1
(2)(控除)財貨・サービスの輸入と海外への要素所得	37,129.6	37,608.8	39,410.4	40,250.2
a 財貨・サービスの輸入	33,412.3	33,818.4	35,310.4	36,178.1
b 海外への要素所得	3,717.3	3,790.4	4,100.1	4,072.1
5.国民総支出	278,093.0	282,827.2	285,097.0	290,775.7

S

輸出価格：ル）／チ）×100

輸入価格：ヲ）/リ）×100

GNP デフレーター : ワ ) / ヌ ) × 100

国民総生産（名目）：ワ）

(名目 GNP)
## (主要系列表)

### 2. 国民所得および国民可処分所得の分配

四 半 期

季節調整

(单位：10億円)

実数

項目	昭和58年4-6	昭和58年7-9	昭和58年10-12	昭和59年1-3
1. 雇用者所得	155,494.8	158,069.6	158,360.1	162,350.3
(1) 賃金・俸給	135,899.1	137,729.7	138,323.6	141,234.0
(2) 社会保障雇主負担	11,467.9	11,812.2	11,814.1	12,143.9
(3) その他の雇主負担	8,127.8	8,527.7	8,222.4	8,972.5
2. 財産所得(非企業部門)	23,377.3	23,432.2	23,268.0	22,939.1
a 受取	36,894.0	37,402.2	37,779.0	37,856.9
b 支 払	13,516.7	13,970.0	14,551.1	14,917.8
(1) 一般政府	-5,187.7	-5,410.0	-5,803.4	-5,950.6
a 受取	6,577.4	6,752.6	6,832.0	7,032.0
b 支 払	11,765.1	12,162.7	12,635.4	12,982.7
(2) 対家計民間非営利団体	358.7	358.9	359.8	351.0
a 受取	1,120.9	1,149.8	1,179.6	1,199.5
b 支 払	762.2	790.9	819.8	848.5
(3) 家計	28,206.3	28,483.4	28,711.6	28,538.7
イ) 利 子	22,824.5	22,929.6	23,008.7	22,991.6
a 受取	23,813.9	23,946.1	24,064.6	24,078.2
b 支 払	989.4	1,016.4	1,055.9	1,086.6
口) 配 当(受取)	3,908.4	4,040.7	4,161.2	3,981.0
ハ) 賃貸料(受取)	1,473.4	1,513.0	1,541.7	1,566.1
3. 企業所得(配当受払後)	45,129.5	46,245.5	45,401.0	48,365.7
(1) 民間法人企業	20,042.5	20,869.5	21,623.2	23,755.7
a 非金融法人企業	17,319.3	18,374.6	19,080.1	20,653.1
b 金融機関	2,723.2	2,494.9	2,543.2	3,102.6
(2) 公的企業	-172.3	-22.7	-32.5	-213.3
a 非金融法人企業	-1,442.2	-1,311.7	-1,342.1	-1,519.8
b 金融機関	1,269.9	1,269.0	1,309.6	1,306.5
(3) 個人企業	25,259.3	25,398.7	23,810.3	24,823.3
a 農林水産業	3,841.6	3,823.3	3,139.4	3,636.9
b その他の産業(非農林水・非金融)	15,877.4	15,933.9	14,919.4	15,304.4
c 持ち家	5,540.3	5,641.5	5,751.5	5,881.9
4. 国民所得(1+2+3)	224,001.5	227,747.2	227,029.1	233,655.1
(参考) 1. 民間法人企業所得(配当控除前)	24,096.8	25,276.6	26,057.5	27,454.6
2. 民間法人企業所得に対する直接税	11,084.9	11,360.2	12,699.1	12,934.6

### 5. 家計（個人企業を含む）

四 半 期

原系列

(单位：10億円)

項目	昭和58年4-6	昭和58年7-9	昭和58年10-12	昭和59年1-3
1. 最终消費支出	33,537.8	34,961.0	38,690.9	34,376.6
2. 貸所得	2,084.7	2,199.0	2,274.5	2,308.6
(1) 消費者負債利子	185.6	191.3	198.4	206.3
(2) その他の利子	1,814.7	1,920.1	1,986.7	2,012.9
(3) 貸 貸 料	84.4	87.7	89.4	89.3

個人所得：カ）＋ヨ）＋タ）＋レ）＋ソ） $ ^{注8} $

法人所得：ツ）＋ネ）＋ナ）＋ラ）

## （注 $ ^{8} $ ）個人企業の財産所得

主要系列表の「配当受払後の個人企業所得（ツ）」からは、個人企業の支払財産所得が控除されている。そこでここでは「制度部門別所得支出勘定5、家計（個人企業を含む）」の「（支払い）財産所得」から消費者負債利子を家計に固有なものとして除き、「その他の利子と賃貸料（ナ）、ラ）」を個人企業に固有なもただし）'は季節調整を行うことを表わす。ナ）'＋ラ）'は個人企業の支払財産所得に相当する。

のとみなして、これをツ）に足し合わせることによって個人企業の受取財産所得を求めている。しかし個人企業の経営者でも消費者金融業者から融資を受けることがあり得ることを考えると、消費者負債利子をすべて除いてしまっていることには問題がある。なおナ）、ラ）は未季調系列のみ公表されているので、独自に季節調整を行ったうえ足し合わせている。
## （2） 經濟統計月報（日本銀行調査統計局）

### 5. 日本銀行金利

公定步合

実地年月日 Effective Date	商業手形割引歩合ならびに国償、特に指定する債券または商業手形に準ずる手形を担保とする貸付利子歩合 Discount Rate of Commercial Bills and Interest Rates on Loons Secured by Government Bonds, Specially Designated Securities and Bills Corresponding to Commercial Bills
52. 9. 5	4.25
53. 3. 16	3.5
54. 4. 17	4.25
7. 24	5.25
11. 2	6.25
55. 2. 19	7.25
3. 19	9.0
8. 20	8.25
11. 6	7.25
56. 3. 18	6.25
12. 11	5.5
58. 10. 22	5.0
61. 1. 30	4.5
3. 10	4.0
4. 21	3.5
11. 1	3.0

1. ム）のデータを月次になおす（公定歩合が変更になった月については、変更前後の日数で加重平均したものをその月のデータとする）。

2. 1 で作ったデータの 3 カ月移動平均をとって四半期データにする。

### 98. 外国為替相場

為替レート

（日本銀行調）

(Source: The Bank of Japan)

月 末	基準相場Basic Rates of the Minister of Finance (a)	米英クロスレート(b)	為替銀行電信売相場(c)米ドル	インターバンク相場Inter-bank Rater(1 ドルにつき円)
米 ド ル U.S. Dollar	英ポンド
米ドル(1 ドルにつき円)U.S. Dollar(Yen per Dollar)	(1 ポンドにつき円)In New York on London(Dollar per Pound)	(1 ドルにつき円)U.S. Dollar(Yen per Dollar)	ウ)	直 物 Spot	先物(3 か月)スプレッド終 值(d)Forward(3 months)Spread Closing	Pound Sterling
終 值	終 值月中平均Monthly Closing Average	月 中最安值	月 中最高值
Closing	Lowest	日 Date	Highest	日 Date
60(1985)	12(D)...	254.00	1.44850	201.35	200.60	202.75	200.10	31	204.40	4	d	0.560
61(1986)	1(J)...	231.00	1.41200	193.05	192.65	200.05	191.35	31	203.30	6	d	0.860
2(F)...	231.00	1.44300	180.70	180.45	184.62	178.10	19	192.75	5	d	0.860
3(M)...	231.00	1.46900	180.60	179.65	178.83	174.60	18	181.00	6	d	0.990
4(A)...	231.00	1.53625	169.40	168.10	175.56	166.65	24	182.80	8	d	0.900
5(M)...	231.00	1.47250	172.85	172.05	166.89	159.99	12	172.50	30	d	0.990
6(J)...	231.00	1.54350	166.00	163.95	167.82	163.85	30	177.05	2	d	0.930
7(J)...	185.00	1.49400	155.55	154.15	158.65	153.80	31	164.25	2	d	0.680
8(A)...	185.00	1.49200	157.10	156.05	154.11	152.55	20	156.15	29	d	0.360
9(S)...	185.00	1.44350	154.60	153.63	154.78	153.25	1	156.65	12	d	1.150
10(O)...	185.00	1.40650	162.45	161.45	156.04	153.60	7	162.50	24	d	0.560
11(N)...	185.00	1.43450	163.55	162.20	162.72	159.85	13	164.65	6	d	0.640
12(D)...	185.00	1.48450	161.60	160.10	162.13	158.95	30	164.15	17	d	0.800

注（a）1～6月中適用分は前年6～11月中の、7～12月中適用分は前年12月～当年5月中の、それぞれ毎日の直物中心相場の平均値。（b）ロイター電。（c）本邦主要外国為替公認銀行14行の平均。（d）スワップ取引、市場気配等から算出した市場終了時の直物相場の開き。dはディスカウント、pはプレミアム。（e）ニューヨーク市場またはロンドン市場における実勢相場を東京インターバンク中心相場で裁定。（f）中国銀行の円・元決済レート。