計量経済学の方法論

計量経済学の方法論とは、計量経済分析を行うためのさまざまなアプローチを研究することである。^{[ 1 ]}

計量経済学的アプローチは、大きく非構造的アプローチと構造的アプローチに分類できます。非構造的モデルは主に統計に基づいており（必ずしも正式な統計モデルに基づいているわけではありません）、経済学への依存は限定的です（通常、経済モデルは入力（観察可能な「説明変数」または「外生変数」、 $x$ と表記されることもあります）と出力（観察可能な「内生変数」、 $y$ ）を区別するためにのみ使用されます）。非構造的手法には長い歴史があります（エルンスト・エンゲル、1857 年^{[ 2 ]}参照）。^{[ 3 ]}構造的モデルは経済モデルから導出された数式を使用するため、統計分析では需要の弾力性などの観察不可能な変数も推定できます。^[³^]構造的モデルでは、分析対象のデータでカバーされていない状況、いわゆる反事実分析（たとえば、2 番目の参入者の仮想的なケースに対応するための独占的市場の分析）について計算を実行できます。^[⁴^]

例

一般的に区別される、特定され研究されてきた異なるアプローチには、以下のようなものがある。

カウルズ委員会のアプローチ^{[ 5 ]}
ベクトル自己回帰（VAR）アプローチ^{[ 6 ]}
LSEの計量経済学アプローチは、デニス・サーガンによって始まり、現在はデビッド・ヘンドリー（および彼の一般モデルから特定モデルへのモデリング）と関連付けられている。このアプローチに関連するものとして、エンゲルとグレンジャー、ヨハンセンとユセリウスの研究に端を発する統合システムと共和分システムに関する研究がある（ユセリウス 1999）。
キャリブレーションの使用 -フィン・キッドランドとエドワード・プレスコット^{[ 7 ]}
実験主義的アプローチまたは差分の差分アプローチ -ジョシュア・アングリストとヨルン＝シュテフェン・ピシュケ。^{[ 8 ]}

これらのより明確に定義されたアプローチに加えて、フーバー^{[ 9 ]}は、方法論にあまり関心がない、あるいは全く関心がない人々が従う傾向にある、さまざまな異質な、あるいは教科書的なアプローチを特定しています。

方法

計量経済学では、経済問題を研究するために標準的な統計モデルを使用することがありますが、多くの場合、制御された実験ではなく、観察データを使用します。^[¹⁰^]この点において、計量経済学における観察研究の設計は、天文学、疫学、社会学、政治学などの他の観察分野の研究の設計と似ています。観察研究からのデータの分析は研究プロトコルによってガイドされますが、探索的データ分析は新しい仮説を生成するのに役立つ場合があります。^[¹¹^]経済学では、均衡していると仮定される供給と需要などの方程式と不等式のシステムを分析することがよくあります。したがって、計量経済学の分野では、同時方程式モデルの識別と推定の方法を開発しました。これらの方法は、システム分析と制御理論のシステム識別の分野など、科学の他の分野で使用されている方法に類似しています。このような方法により、研究者はシステムを直接操作することなく、モデルを推定し、その経験的結果を調査することができます。

計量経済学者が用いる基本的な統計的手法の一つに回帰分析がある。^{[ 12 ]}回帰分析は計量経済学において重要である。なぜなら、経済学者は通常、統制実験を行うことができないからである。計量経済学者は、統制実験による証拠がない場合、しばしば有益な自然実験を求める。観測データは、省略変数バイアスやその他の多くの問題に影響を受ける可能性があり、それらは同時方程式モデルの因果分析を用いて対処する必要がある。^{[ 13 ]}

実験経済学

近年、計量経済学者は、観察研究のしばしば矛盾する結論を評価するために、実験の利用にますます目を向けるようになった。ここで、制御されたランダム化実験は、純粋な観察研究よりも優れた実証的パフォーマンスをもたらす可能性のある統計的推論を提供する。^{[ 14 ]}

データ

計量経済学的分析が適用されるデータセットは、時系列データ、横断的データ、パネルデータ、および多次元パネルデータに分類できます。時系列データセットには、時間の経過に伴う観測値が含まれます。たとえば、数年にわたるインフレ率などです。横断的データセットには、ある時点における観測値が含まれます。たとえば、特定の年における多数の個人の所得などです。パネルデータセットには、時系列観測値と横断的観測値の両方が含まれます。多次元パネルデータセットには、時間、横断、および第3の次元にわたる観測値が含まれます。たとえば、専門家予測調査には、多数の予測者による予測（横断的観測値）、多数の時点における予測（時系列観測値）、および複数の予測期間（第3の次元）が含まれます。^{[ 15 ]}

操作変数

多くの計量経済学の文脈では、一般的に用いられる最小二乗法では、その方法の有効な使用の前提条件が満たされないため、望ましい理論的関係を再現できなかったり、統計的性質の劣る推定値が得られたりする可能性がある。広く用いられている解決策の一つが、操作変数法（IV法）である。複数の方程式で記述される経済モデルの場合、同時方程式法を用いて同様の問題を解決できる。これには、2段階最小二乗法（2SLS）と3段階最小二乗法（3SLS）という2つのIV法の変種が含まれる。^{[ 16 ]}

計算手法

計算上の懸念は、計量経済学的手法の評価や意思決定への利用において重要である。^{[ 17 ]}こうした懸念には、数学的適切性、すなわち計量経済学方程式の解の存在、一意性、安定性が含まれる。別の懸念は、ソフトウェアの数値効率と精度である。^{[ 18 ]} 3つ目の懸念は、計量経済学ソフトウェアの使いやすさである。^{[ 19 ]}

構造計量経済学

構造計量経済学は、経済モデルをデータを見るためのレンズとして使用することで、研究者がデータを分析する能力を拡張します。このアプローチの利点は、反事実分析がエージェントの再最適化を考慮に入れる限り、いかなる政策提言もルーカス批判の対象にならないことです。構造計量経済学的分析は、調査対象のエージェントの顕著な特徴を捉える経済モデルから始まります。研究者は次に、モデルの出力がデータと一致するモデルのパラメータを探します。

一例として動的離散選択があり、これには2つの一般的な方法があります。1つ目は、研究者がモデルを完全に解いてから最尤法を使用する方法です。^{[ 20 ]} 2つ目は、モデルの完全な解を省略し、モデルを2段階で推定することで、研究者が戦略的相互作用と複数の均衡を持つより複雑なモデルを検討できるようにします。^{[ 21 ]}

構造計量経済学のもう1つの例は、独立した私的価値を持つ第一価格封印入札オークションの推定である。 ^{[ 22 ]}これらのオークションの入札データにおける主な難点は、入札が基礎となる評価に関する情報を部分的にしか明らかにせず、基礎となる評価を覆い隠してしまうことである。各入札者が得る利益の大きさを理解するために、これらの評価を推定したい。さらに重要なのは、メカニズム設計を行うためには評価分布を把握する必要があるということである。第一価格封印入札オークションにおける入札者の期待ペイオフは、次式で与えられる。

(vb)\Pr(b\ {\textrm {wins}})

ここで、vは入札者の評価額、bは入札額である。最適な入札額は $b^{*}$ 一次条件を解く：

(vb^{*}){\frac {\partial \Pr(b^{*}\ {\textrm {wins}})}{\partial b}}-\Pr(b^{*}\ {\textrm {wins}})=0

これは、次の式に並べ替えることができます。 $v$

v=b^{*}+{\frac {\Pr(b^{*}\ {\textrm {wins}})}{\partial \Pr(b^{*}\ {\textrm {wins}})/\partial b}}

入札が落札される確率は、完了したオークションのデータセット（すべての入札が観測されている）から推定できることに注意してください。これは、カーネル回帰などの単純なノンパラメトリック推定器を使用して行うことができます。すべての入札が観測されている場合、上記の関係と推定された確率関数およびその導関数を使用して、基礎となる評価額を点ごとに推定することが可能です。これにより、調査者は評価額の分布を推定することができます。

参考文献

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例

方法

実験経済学

データ

操作変数

計算手法

構造計量経済学

参考文献

その他の情報源

関連するトピック

計量経済分析

統計

統計モデル

経済学