Loading article…
経済モデルとは、一連の変数とそれらの間の論理的および/または定量的関係によって経済プロセスを表す理論的構成物である。経済モデルは、複雑なプロセスを説明するために設計された、簡略化された、多くの場合数学的な枠組みである。経済モデルは、構造的パラメータを仮定することが多い。[ 1 ]モデルにはさまざまな外生変数があり、それらの変数は、経済変数によるさまざまな反応を生み出すために変化する可能性がある。モデルの方法論的用途には、調査、理論化、および理論を世界に適合させることが含まれる。[ 2 ]
一般的に、経済モデルには2つの機能がある。1つ目は、観測データを単純化・抽象化する機能であり、2つ目は、計量経済学的研究のパラダイムに基づいてデータを選択する手段である。
経済プロセスの複雑さを考えると、経済学においては単純化が特に重要である。[ 3 ]この複雑さは、経済活動を決定する要因の多様性に起因する。これらの要因には、個人および協調的な意思決定プロセス、資源の制約、環境的および地理的制約、制度的および法的要件、そして純粋にランダムな変動が含まれる。したがって、経済学者は、どの変数とこれらの変数間のどの関係が関連しているか、そしてこの情報を分析および提示するどの方法が有用であるかを合理的に選択する必要がある。
選択は重要です。なぜなら、経済モデルの性質によって、どのような事実が検討され、どのように収集されるかが決まることが多いからです。例えば、インフレは一般的な経済概念ですが、インフレを測定するには行動モデルが必要です。そうすることで、経済学者は相対価格の変化とインフレに起因する価格の変化を区別することができるのです。
専門的な学術的関心に加えて、モデルの用途には以下のようなものがある。
モデルは、論理と数学を適用するための議論の枠組みを確立するものであり、独立して議論や検証が可能で、様々な事例に適用できる。経済モデルに基づく政策や議論は、その妥当性、すなわち支持するモデルの正当性という明確な根拠を持つ。
現在用いられている経済モデルは、経済に関するあらゆる事柄を網羅する理論であると主張するものではありません。そのような主張は、計算上の実現不可能性や、様々な経済行動に関する理論の不完全性または欠如によって、即座に挫折するでしょう。したがって、モデルから導き出される結論は、経済的事実の近似的な表現に過ぎません。しかし、適切に構築されたモデルは、不要な情報を除去し、重要な関係性の有用な近似値を抽出することができます。このようにして、経済プロセス全体を理解しようとするよりも、問題となっている関係性についてより多くのことを理解することが可能になります。
モデル構築の詳細はモデルの種類や用途によって異なりますが、一般的なプロセスを特定することができます。一般的に、モデリングプロセスは、モデルの生成と、モデルの精度チェック（診断とも呼ばれる）という2つのステップで構成されます。モデルは、それが記述しようとする関係性を正確に反映している場合にのみ有用であるため、診断ステップは重要です。モデルの作成と診断は、多くの場合、反復的なプロセスであり、診断と再指定を繰り返すたびにモデルが修正（そして改善）されます。満足のいくモデルが見つかったら、別のデータセットに適用して再検証する必要があります。
経済モデルは、モデル変数がすべて決定論的であるかどうかに応じて、確率モデルまたは非確率モデルに分類できます。すべての変数が定量的であるかどうかに応じて、経済モデルは離散選択モデルまたは連続選択モデルに分類できます。モデルの意図された目的/機能に応じて、定量的または定性的に分類できます。モデルの範囲に応じて、一般均衡モデル、部分均衡モデル、または非均衡モデルに分類できます。経済主体の特性に応じて、モデルは合理的主体モデル、代表的主体モデルなどに分類できます。
より実践的なレベルでは、定量的モデリングは経済学の多くの分野に適用されており、いくつかの手法は多かれ少なかれ互いに独立して発展してきました。そのため、包括的なモデル分類体系は自然には存在しません。しかしながら、モデル構築における特に重要な点を説明するために、いくつかの例を挙げることは可能です。
ほとんどの経済モデルは、必ずしも現実的とは言えない多くの仮定に基づいています。例えば、エージェントは完全な情報を持っていると仮定されることが多く、市場は摩擦なく均衡すると仮定されることが多いです。また、モデルは、検討対象の問題にとって重要な外部性などの問題を省略している場合もあります。したがって、経済モデルの結果を分析する際には、これらの仮定の不正確さによって結果がどの程度損なわれる可能性があるかを考慮する必要があります。そのため、経済モデルの問題点を議論したり、少なくともその結果が信頼できないと主張したりする膨大な文献が生まれています。
経済モデルが取り組む主要な課題の一つは、経済成長を理解することである。この問題に取り組むための手法を提供しようとした初期の試みは、18世紀のフランスの重農主義学派から生まれた。これらの経済学者の中でも、フランソワ・ケネーは、経済表（Tableaux économiques）と呼ばれる表の開発と使用で特に知られている。これらの表は、より現代的な用語ではレオンチェフ・モデルとして解釈されている（下記のフィリップスの参考文献を参照）。
18世紀を通して（つまり、アダム・スミスの1776年の『国富論』で一般的に始まる近代政治経済学の創設よりもずっと以前から）、保険の経済学を理解するために単純な確率モデルが用いられていた。これはギャンブル理論の自然な外挿であり、確率論自体の発展と保険数理学の発展の両方において重要な役割を果たした。18世紀の数学の巨匠の多くがこの分野に貢献した。1730年頃、ド・モアブルは『確率論』第3版でこれらの問題のいくつかを取り上げている。さらにそれ以前（1709年）、ニコラ・ベルヌーイは『推測術』で貯蓄と利子に関する問題を研究している。 1730年、ダニエル・ベルヌーイは著書『Mensura Sortis』の中で「道徳的確率」を研究し、今日でいう「貨幣の対数効用」を導入し、それをギャンブルや保険の問題に応用した。その中には、サンクトペテルブルクのパラドックス問題の解決も含まれていた。これらの発展はすべて、ラプラスが著書『確率の解析理論』 （1812年）でまとめた。こうして、デビッド・リカードが登場する頃には、彼は既に確立された数学的基礎を基盤として研究を進めていたのである。
1980年代後半、ブルッキングス研究所は当時利用可能だった12の主要なマクロ経済モデルを比較した。彼らは、特定の経済ショックに対する経済の反応に関するモデルの予測を比較した（モデルは現実世界のあらゆる変動を制御できるようにした。これはモデル対モデルのテストであり、実際の結果に対するテストではない）。モデルは世界を単純化し、安定した既知の共通パラメータから出発したが、さまざまなモデルは著しく異なる結果を出した。たとえば、金融緩和が生産に与える影響を計算する際、一部のモデルは1年後にGDPが3%変化すると推定し、1つのモデルはほとんど変化しないと推定し、残りはその間に分布した。[ 4 ]
こうした実験の結果もあって、現代の中央銀行家は、1960年代や1970年代初頭ほど経済を「微調整」できるという確信を持たなくなっている。現代の政策立案者は、経済の動向やショックの影響をモデルが正確に予測できるという確信が持てないため、より消極的なアプローチをとる傾向にある。この新たな、より謙虚なアプローチでは、現在のマクロ経済モデルには実際的および理論的な限界がいくつかあるため、モデル予測に基づく劇的な政策変更には危険が伴うと見なしている。理論的な落とし穴（上記参照）に加えて、集計モデルに特有の問題点としては、以下のようなものがある。
複雑系専門家で数学者のデイビッド・オレルは、著書『アポロの矢』でこの問題について論じ、天気、人間の健康、経済は同様の予測方法（数理モデル）を使用していると説明した。これらのシステム（大気、人体、経済）も同様の複雑さを持っている。彼は、モデルが2つの問題を抱えているため、予測が失敗すると結論付けた。（i）基礎となるシステムの詳細を完全に捉えることができないため、近似方程式に頼っている。（ii）これらの方程式の正確な形式のわずかな変化に敏感である。これは、経済や気候のような複雑系は、相反する力の微妙なバランスで構成されているため、表現のわずかな不均衡が大きな影響を与えるためである。したがって、高速コンピュータで実行される巨大なモデルを使用しているにもかかわらず、経済不況などの予測は依然として非常に不正確である。[ 5 ]数学の不合理な非効率性§ 経済学と金融 を参照。
経済シミュレーションと気象シミュレーションは、予測能力において根本的な限界を共有している可能性がある。それはカオスである。カオス系に関する現代の数学的研究は1970年代に始まったが、カオスの危険性は1958年にはすでに『エコノメトリカ』誌で指摘され、定義されていた。
初期条件の感度によるバタフライ効果の影響を受けやすい経済モデルを設計するのは簡単である。 [ 6 ] [ 7 ]
しかし、どの変数がカオス的であるか（もしあれば）を特定するための計量経済学的研究プログラムは、マクロ経済の集計変数はおそらくカオス的に振る舞わないという結論にほぼ達している。これは、モデルを改良することで、最終的には信頼性の高い長期予測が得られる可能性があることを意味する。しかし、この結論の妥当性には、2つの課題が生じている。
近年では、予測誤差を説明する上で、カオス（あるいはバタフライ効果）は以前考えられていたほど重要ではないことが明らかになってきている。むしろ、経済学や気象学の予測力は、モデルそのものと、その根底にあるシステムの性質によって大きく左右されると考えられる（上記「他分野のモデルとの比較」を参照）。
自由市場経済思想の重要な流れの一つは、市場の見えざる手が、経済モデルを用いた中央計画よりも効率的に経済を繁栄へと導くという考え方である。フリードリヒ・ハイエクが強調した理由の一つは、経済を形作る真の力の多くは、単一の計画では決して捉えられないという主張である。これは、経済のトップダウン分析では常に重要なシステム要素が省略されるという点で、従来の（数学的）経済モデルでは説明できない議論である。[ 8 ]
{{cite book}}ISBN /日付の不一致（ヘルプ）