マクロ経済モデル

マクロ経済モデルは、国や地域の経済問題の作用を説明するために設計された分析ツールです。これらのモデルは通常、生産された商品やサービスの総量、総所得、生産資源の雇用レベル、価格レベルなどの集計量の比較静学と動学を調査するために設計されています。

マクロ経済モデルは、論理的、数学的、および/または計算的であり、異なるタイプのマクロ経済モデルは異なる目的を果たし、異なる利点と欠点を持っています。^[1] マクロ経済モデルは、基本的な理論的原則を明確化および説明するために使用できます。異なるマクロ経済理論をテスト、比較、および定量化するために使用できます。「what if」シナリオを作成するために使用できます（通常、金融、財政、またはその他のマクロ経済政策の変更の影響を予測するため）。また、経済予測を生成するために使用できます。したがって、マクロ経済モデルは、教育と研究で学術界で広く使用されているほか、国際機関、各国政府、大企業、経済コンサルタント、シンクタンクでも広く使用されています。

少数の方程式や図表を含むマクロ経済の簡単な教科書的な説明は、しばしば「モデル」と呼ばれる。例としては、ケインズ派マクロ経済学のIS-LMモデルやマンデル・フレミングモデル、新古典派成長理論のソローモデルなどがある。これらのモデルにはいくつかの共通する特徴がある。それらは少数の変数を含む少数の方程式に基づいており、多くの場合、簡単な図表で説明できる。^[2]これらのモデルの多くは静的であるが、いくつかは動的であり、多くの期間にわたって経済を説明する。これらのモデルに現れる変数は、多くの場合、個々の選択変数ではなくマクロ経済集計値（GDPや総雇用など）を表し、これらの変数に関連する方程式は経済的決定を説明することを意図しているが、通常は個々の選択の集計モデルから直接導き出されるわけではない。それらは、マクロ経済学の考え方の入門的説明で理論的ポイントの例として使用できるほど単純であるが、したがって、モデルの構造を大幅に拡張せずに予測、テスト、または政策評価への定量的な適用は通常不可能である。

1940 年代と 1950 年代に政府が国民所得と生産会計のデータを蓄積し始めると、経済学者はデータに見られるダイナミクスを説明する定量モデルの構築に着手しました。^[3]これらのモデルは、（主に線形の）時系列分析を使用して、さまざまなマクロ経済変数の関係を推定しました。より単純な理論モデルと同様に、これらの経験的モデルは集計量間の関係を説明しましたが、多くははるかに細かいレベルの詳細を扱っていました（たとえば、さまざまな産業における生産量、雇用、投資、およびその他の変数の関係を研究するなど）。したがって、これらのモデルは、数百または数千の価格と数量の経時的な変化を説明する数百または数千の方程式を含むようになり、その解決にはコンピューターが不可欠になりました。各方程式に含める変数の選択は、経済理論によって部分的に導かれましたが（たとえば、適応的期待理論によって示唆されているように、過去の所得を消費の決定要因として含めるなど）、変数の含め方は主に純粋に経験的な根拠に基づいて決定されました。^[4]

オランダの 経済学者 ヤン・ティンバーゲンは、1936年にオランダ向けに構築した最初の包括的な国家モデルを開発しました。彼は後に同じモデリング構造を米国と英国の経済に適用しました。^[3]最初のグローバルマクロ経済モデルであるウォートン計量予測協会のLINKプロジェクトは、ローレンス・クラインによって開始されました。このモデルは、ティンバーゲンと同様にクラインがノーベル賞を受賞した1980年に引用されました。ウォートンモデルを含むこのタイプの大規模な経験的モデルは、今日でも特に予測の目的で使用されています。^{[5] [6] [7]}

20世紀前半の計量経済学的研究では、インフレと失業の間にはフィリップス曲線と呼ばれる負の相関関係があることが示された。^[8]ほぼ同じデータに基づく経験的マクロ経済予測モデルも同様の示唆を示した。つまり、インフレを永続的に増加させることで失業を永続的に低下させることができると示唆した。しかし、1968年にミルトン・フリードマン^[9]とエドマンド・フェルプス^[10]は、この明らかなトレードオフは幻想であると主張した。彼らは、インフレと失業の歴史的関係は、過去のインフレがほとんど予想外のものであったという事実によるものだと主張した。彼らは、金融当局がインフレ率を永続的に引き上げれば、労働者と企業は最終的にこれを理解するようになり、その時点で経済は以前の高い失業率に戻るが、今度はインフレも高くなると主張した。1970年代のスタグフレーションは彼らの予測を裏付けたようだ。^[11]

1976年、ロバート・ルーカス・ジュニアは、1970年代のフィリップス曲線の失敗は経験的予測モデルの一般的な問題の一例に過ぎないと主張する影響力のある論文を発表しました。^{[12] [13]}彼は、そのようなモデルは時間の経過に伴うさまざまなマクロ経済量の観察された関係から導き出されたものであり、これらの関係はどのようなマクロ経済政策体制が実施されているかによって異なると指摘しました。フィリップス曲線の文脈では、これは、過去にインフレが通常低かった経済で観察されたインフレと失業の関係は、インフレが高かった経済で観察された関係とは異なることを意味します。^[14] さらに、これは、新しい政策体制が実施されていなかった過去の期間のデータに基づく経験的予測モデルを使用して、新しい政策体制の影響を予測できないことを意味します。ルーカスは、政策変更によって影響を受けないはずの 経済の基礎（嗜好、技術、予算制約など）に基づいたモデルを構築しない限り、経済学者は新しい政策の効果を予測できないと主張した。

ルーカス批判への反応として、1980年代と1990年代の経済学者は、合理的選択に基づくミクロ的基礎づけられた^{[15]マクロ経済モデルの構築を開始し、これは}動的確率的一般均衡（DSGE）モデル と呼ばれるようになった。これらのモデルは、1つ以上の国の家計、企業、政府など、経済で活動するエージェントの集合と、それぞれの選好、技術、予算制約を指定することから始まります。各エージェントは、現在と将来の両方で、価格と他のエージェントの戦略を考慮に入れて、最適な選択を行うと想定されます。異なるタイプのエージェントの決定をまとめると、あらゆる市場で供給と需要が一致する価格を見つけることができます。したがって、これらのモデルは、ある種の均衡の自己一貫性を体現しています。つまり、エージェントは価格が与えられた場合に最適に選択しますが、価格はエージェントの供給と需要と一致している必要があります。

DSGEモデルでは、多くの場合、特定のタイプのエージェントはすべて同一であり（つまり、「代表的な家計」と「代表的な企業」が存在する）、平均して将来を正しく予測する完璧な計算を実行できる（これは合理的期待と呼ばれる）と想定されます。しかし、これらは単純化のための想定にすぎず、DSGE方法論にとって必須ではありません。多くのDSGE研究では、異質なエージェント^[16]やさまざまな種類の適応的期待を考慮することで、より現実味を帯びたモデルを目指しています。^{[17]経験的予測モデルと比較すると、DSGEモデルは一般的に変数と方程式が少なく、その主な理由は、}コンピューター の助けを借りても、DSGEモデルを解くのが難しいためです。^[18] 少数の変数のみを含む単純な理論DSGEモデルは、景気循環を推進する力を分析するために使用されてきました。この経験的研究から、リアルビジネスサイクルモデル^{[19] [20] [21]}とニューケインジアンDSGEモデルと呼ばれる2つの主要な競合するフレームワークが生まれました。^{[22] [23]} より精巧なDSGEモデルは、経済政策の変化の影響を予測し、社会福祉への影響を評価するために使用されています。しかし、経済予測は依然として主に伝統的な経験的モデルに基づいており、時間の経過に伴う経済混乱の影響を予測する上でより高い精度を達成すると広く信じられています。

DSGEモデリングより古い手法として、応用一般均衡（CGE）モデリングがある。DSGEモデルと同様に、CGEモデルは多くの場合、選好、技術、予算制約に関する仮定に基づいてミクロ的に構築されている。しかし、CGEモデルは主に長期的な関係に焦点を当てているため、税制や経済の国際貿易への開放度などの恒久的な政策の長期的な影響を研究するのに適している。^{[24] [25]} DSGEモデルは、代わりに時間の経過に伴う経済のダイナミクス（多くの場合、四半期ごとの頻度）を強調しているため、景気循環や金融政策や財政政策の循環的影響の研究に適している。

もう 1 つのモデリング手法は、エージェントベースモデリングの一種であるエージェントベース計算経済学 (ACE)です。^[26] DSGE 手法と同様に、ACE は、マクロ経済全体の関係を個々のエージェントのミクロ経済的な決定に分解します。ACE モデルも、経済を構成するエージェントの集合を定義することから始まり、個々のエージェントが互いに、または市場全体と行うことができる相互作用の種類を指定します。ACE モデルでは、これらのエージェントの選好を定義するのではなく、多くの場合、エージェントの戦略を直接指定します。または、選好が指定され、初期戦略と、過去の成功に応じて戦略が調整される学習ルールが指定されることもあります。^[27]これらの戦略があれば、多数の個々のエージェント (非常に異質な場合もあります) の相互作用をコンピューター上でシミュレートし、それらの個々の行動から生じるマクロ経済全体の関係を研究できます。

DSGE モデルと ACE モデルは、基礎構造が異なるため、それぞれ長所と短所が異なります。DSGE モデルは、合理的期待、代表的エージェントのケースが最も単純で、したがって解決すべき最も一般的なタイプの DSGE モデルであるため、個々の合理性と先見性を誇張し、異質性の重要性を過小評価する可能性があります。また、ACE モデルとは異なり、DSGE モデルでは、エージェントが集計価格を通じて相互作用する方法に主に焦点を当てているため、個々のエージェント間のローカルな相互作用を研究することが難しい場合があります。一方、ACE モデルでは、モデル作成者が非常に注意しないと、ACE モデルで想定される戦略が最適な選択から大きく離れる可能性があるため、個々の意思決定のエラーを誇張する可能性があります。関連する問題として、選好ではなく戦略から始まる ACE モデルは、ルーカス批判に対して脆弱なままである可​​能性があるということです。つまり、政策体制が変更されると、一般的に戦略も変更されるはずです。

• 古典的およびケインズ的 AD-AS モデル - カナダ経済のオンライン インタラクティブ モデル
• FAIRMODEL - ダウンロード可能な米国モデル
• JAMEL - オンラインのインタラクティブなエージェントベースのマクロ経済モデル