裁量政策

マクロ経済学において、裁量的政策とは、事前に決められたルールで定められた政策ではなく、政策担当者のアドホックな判断に基づく経済政策のことである。例えば、中央銀行は、フリードマンのkパーセントルール、テイラールールに従ったインフレ目標、名目所得目標などの定められたルールに従って金利やマネーサプライを決定するのではなく、ケースバイケースで金利の決定を下すことができる。実際には、ほとんどの政策措置は裁量的な性質を持っている。

「裁量的政策」は金融政策と財政政策の両方における意思決定を指すことがあります。その反対はコミットメント政策です。

特に、マネタリスト経済学者は裁量的政策の使用に反対してきました。ミルトン・フリードマンによると、時間の経過に伴う変化のダイナミクスは、公共政策のタイミングの問題を引き起こします。これが問題となる理由は、次の間に長くて変動するタイムラグが存在するためです。

1. 行動の必要性とその必要性の認識。
2. 問題の認識と政策対応の設計と実施。
3. 政策の実施と政策の効果。^{[1] ：145}

こうした遅れがあるため、フリードマンは裁量的な公共政策は不安定化を招くことが多いと主張している。このため、彼は裁量的な政策ではなく一般ルールを主張した。

フリードマンは金融政策の文脈で次のように議論を定式化した。^[2]数量方程式は次のように述べている。

$${\displaystyle MV=Y}$$

ここでMはマネーサプライ、Vは貨幣流通速度、Yは名目GDPである。これを成長率で表すと次のようになる。

$${\displaystyle m+v=y,}$$

ここで、m、v、yはそれぞれマネーサプライ、貨幣流通速度、名目GDPの成長率である。政策担当者は名目GDPの分散をできるだけ低くしたいと考えているとしよう。つまり、名目GDPの分散を減少させる金融政策の安定化アプローチを定義している。最後の式から、

$${\displaystyle \sigma _{y}^{2}=\sigma _{m}^{2}+\sigma _{v}^{2}+2\rho _{mv}\sigma _{m}\シグマ _{v},}$$

ここで、は添え字付き変数の標準偏差（分散の平方根）を指し、は添え字付き変数間の相関係数を指します。裁量的政策やマネーサプライの変動を与えるルールを使用しない場合、はゼロになり、目標分散は単に速度の外生分散になります。一方、裁量的政策を使用すると、上記の式のすべての標準偏差は正になり、裁量的政策が安定化するのは、次の場合のみです。つまり、次の場合のみです。 ${\displaystyle \sigma}$${\displaystyle \rho}$${\displaystyle \sigma_{m}}$${\displaystyle \sigma _{y}^{2}}$${\displaystyle \sigma _{v}^{2}.}$ ${\displaystyle \sigma _{y}^{2}<\sigma _{v}^{2}}$

$${\displaystyle \rho _{mv}}}。}$$

したがって、金融当局は、予想される速度の変動に対抗するために、政策のタイミングを十分巧みに判断し、貨幣供給量の変化と速度の変化の相関が単にマイナスになるのではなく、貨幣供給量の変動が本質的に GDP の分散を拡大する効果を克服できるほどマイナスになる必要がある。フリードマンは、裁量的政策が安定するためのこの条件は、上で説明したタイミングの問題のため、実際には満たされそうにないと信じていた。

関連する問題として、乗数不確実性（特定の規模の政策措置の全体的な最終的効果に関する不完全な知識）が存在する可能性が挙げられます。一般的に、乗数不確実性はより慎重な対応と、量的に小規模な政策措置の使用を必要とします。^[3]

裁量的政策の使用を支持する人々、特にケインジアンたちは、経済の仕組みに関するわれわれの理解は十分に鋭敏であり、政策担当者は詳細なリアルタイムの経済データに十分アクセスできるため、裁量的政策は実際には安定化をもたらしてきたと主張する。例えば、^{米国連邦準備}制度理事会や他の中央銀行による通貨ベースの極端な拡大が、 2000年代の大不況が本格的な恐慌に発展するのを防いだと広く信じられている[要出典] 。