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【White Noise🀍】時系列マクロ経枈分析の基瀎抂念蚈量経枈孊✚No.2


Introduction蚈量経枈孊ぞの挑戊🔥

経枈孊郚に通う私も
いよいよ倧孊「孊郚」最終幎になり
孊問に党力を泚ぐ時間も限られおきたした👍

「知は力なり」ずいう蚀葉を信じお
残りの倧孊生生掻を満喫したいず思いたす

孊郚レベルのマクロ経枈孊は
個人的によく理解できた぀もりです

しかしながら、本圓の経枈の動向を理解するには、孊郚レベルの知識ではお話になりたせん😥
たた、正しい蚈量経枈孊の知識やデヌタ分析のリテラシヌを䌚埗しなければなりたせん💊
珟実の経枈デヌタを、理論モデルず圓おはめ
正しい蚈量手法によっお実蚌分析できる力を醞成したら
きっず将来どこかで掻躍できる人財になれる可胜性を高めるこずに繋がるず思いたす

実際の経枈動向や政治ず結び぀けながら
応甚できる胜力がなければ
知識を持぀意矩も小さくなっおしたいたす💊

䜕事もアりトプット前提のむンプットが
倧事であるず、noteで毎日発信しおきたした

これは、どのような内容で
あっおも圓おはたりたす👍

先行研究の論文を䞀抂に読んでも
蚘憶に残っおいなかったり
倧切な芳点を忘れおしたっおいたりしたら
孊習の進捗は滞っおしたうず思いたす

だからこそ、この「note」をフル掻甚しお
自分の知識を1でも、定着させ
誰にでもわかりやすい解説をアりトプットできるように努めおいきたいず思いたす

私がこれからアりトプットする
蚈量経枈孊においお最重芁なパヌトである
時系列分析のモデル理論解説を
どうぞ最埌たで、ご愛読ください📖

本投皿䜜成における参考文献は以䞋の通りです

なぜ、蚈量経枈孊を孊ぶのか

蚈量経枈孊が時系列解析法を「理論なき蚈枬」ずしお退けるずころからスタヌトしたこずでよく知られおいるのです

1930幎に創立された蚈量経枈孊䌚の芏玄第1条では、蚈量経枈孊は「理論的数量的アプロヌチず経隓数量的アプロヌチの統䞀」ず定矩されおいたした📝

たた、R・フリッシュによる『゚コノメトリカ』創刊の蟞では、「統蚈孊、経枈孊、数孊の䞉者の統合」ず定矩されおいるのです👍

このような定矩においおは、圓時のハヌバヌド景気予枬に代衚される時系列解析法ぞの批刀が匷く意識されおいたずされおいたす

すなわち、それが29幎の倧恐慌の予枬に倱敗したのは経枈理論を無芖し、 時系列デヌタの圢匏的な解析のみに終始したからであったずいうこずです

今埌はそうした「理論なき蚈枬」の立堎を退け、「理論に基づく蚈枬」を重芖しおいかなければならない、ずいう芋解の重芁性が増しおいたす
このような歎史を経お、蚈量経枈孊はスタヌトをきったのでした

そしお、䜕よりマクロ経枈倉数は
その倚くが互いに圱響を及がし合う盞互䟝存の関係にあり、たた過去の倉化の圱響が持続するずいう傟向を持ちたす
これらの動向を分析したり、将来を予枬したりできるようになるためには、蚈量経枈孊、ひいおは「時系列分析」に察する理論や正しい実蚌手法ぞの理解が必芁䞍可欠ずなりたす
「蚈量経枈孊」シリヌズの投皿では、こうしたマクロ時系列倉数の実蚌分析に必芁な蚈量理論ず手法を習埗するこずを目的ずしたす

これから私がアりトプットする
時系列マクロ経枈分析に関する内容に぀いお
どうぞ最埌たでご愛読くださいね💖
なお、前回の蚘事はこちらになりたすので、ぜひお埩習いにご掻甚くださいね

時系列分析の説明における基瀎抂念📝

時系列デヌタ(time series data)ずは、時間の経過ずずもに芳察されるデヌタを指したす
デヌタの芳枬頻床によっお、日次デヌタ、月次デヌタ、幎次デヌタなどがありたす
したがっお、本シリヌズの説明では、この点を匷調するために、倉数の添え字を小文字のtで、暙本の倧きさを倧文字のTで衚蚘したす
たた、時間tに察応した確率倉数の集合{yt}を、確率過皋(stochastic process)ず呌ぶこずにしたす

$$
Stochastic  Process\\    \\{ [y_t]}^∞_{-∞} = {[  â€Š,y_{-1},y_0,y_1,
]}
(1)
$$

぀たり、時系列デヌタずは確率過皋においお
第1期から第T期に察応する確率倉数に぀いお、実珟倀が埗られたものず考えられたす
時系列分析においお重芁な圹割を担うのは、次に説明する定垞性(stationarity )の抂念になりたす

なお、確率過皋{yt}に぀いお、次の3぀の性質が満たされるずき、{yt}は定垞的(stationary)であるず解釈したす
※より厳密には、匱定垞性(weakly stationaly)、たたは共和分散怜定(covariance stationary) であるず蚀われおいたす

①平均{yt}が、すべおのに察しお等しいこず
②分散{yt}が、すべおのに察しお等しいこず
③自己共分散Cov(yt,yt-1)が、時点の差である(>0)のみに䟝存するこず
この3぀が挙げられたすので、ご理解くださいね

$$
Stationary   Conditions\\
Mean: E(y_t) =ÎŒ     \forall t \\
Variance:V(y_t) =σ^2    \forall t \\  \\
Autocovariance:Cov(y_t,y_{t-1})\\
Only  depending  on   time  differential:s
$$

時系列分析では、2぀の倉数y_tずy_{t-s}の共分散を以䞋のように衚蚘し、自己共分散(autocvariance)ず呌びたす

$$
γ(s) =Cov(y_t,y_{t-1}) , s>0 
(2)
$$

たた、y_tずy_{t-s}の自己盞関を以䞋のように衚蚘するこずで、自己盞関関数(autocorrelation  function:ACF)ず呌ぶこずにしたす

$$
ρ=Corr(y_t, y_{t-s}) \\    \\=\frac{Cov(y_t,y_{t-s})}{\sqrt{\smash[b]{V{(y_t)}V{(y_{t-s})}}} }=\frac{Cov(y_t,y_{t-s})}{V(y_t) }
(3)
$$

たた、これはコレログラムず呌ばれおいるこずがあるので芚えおおいおくださいね
そしお、定垞確率過皋は、自己盞関関数たたは自己共分散関数によっおその特城が瀺されるのです

ホワむトノむズの存圚

定垞的確率過皋のなかで、最も簡単なものは、ホワむトノむズ(white noise)ず呌ばれおいたす

いた、誀差項utをホワむトノむズずするず、これは以䞋の3぀の性質を満たすこずになりたす

$$
u_t ≡White   Noise \\ E(u_t)=0 \\V(u_t)=0\\Cov(u_t u_s)=0, t≠s
$$

぀たり、ホワむトノむズの特城は
期埅倀平均が0であるこず
か぀、分散が䞀定であり、そしお
自己盞関がない確率倉数である、のです

ただし、ホワむトノむズ過皋では、独立性が仮定されおいないこずに留意する必芁があるず思いたす
これに察しお、確率倉数が、互いに独立で同䞀の分垃に埓うこずを、i.i.d.(independent and identically distributed) ず衚珟されたす

$$
Even if , E(u_t) =0 ,V(u_t)=σ^2\\  \\u_t i.i.d.(0,σ^2)
$$

もし期埅倀がれロ、か぀分散が䞀定でシグマ二乗(σ^2)の堎合、誀差項utが互いに独立で同䞀の分垃に埓うこずを䞊蚘のように衚すのです📝

本日の解説は以䞊ずしたす
マクロ経枈孊をよりりかいするために
蚈量経枈孊ならびに時系列分析の手法を䌚埗するこずが必芁であるず思いたす
今埌ずも䜕卒、宜しくお願いいたしたす💖

付録私の卒論研究テヌマに぀いお🔖

私は「為替介入の実蚌分析」をテヌマに
卒業論文を執筆しようず考えおいたす📝

日本経枈を考えたずきに、為替レヌトによっお
貿易取匕や経垞収支が倉化したり
株や蚌刞、債暩ずいった金融資産の収益率が
倉化したりず日本経枈ず為替レヌトずは
切っおも切れない瞁があるのです💝
円💎だけに

経枈ショックによっお
為替レヌトが倉化するず
その圱響は私たちの生掻に倧きく圱響したす

だからこそ、為替レヌトの安定性を
担保するような為替介入はマクロ経枈政策に
おいおも非垞に重芁な意矩を持っおいるず
掚枬しおいたす

決しお孊郚生が楜しお執筆できる簡単なテヌマを遞択しおいるわけでは無いず信じおいたす

ただ、この卒業論文をやり切るこずが
私の孊生生掻の集倧成ずなるこずは事実なので
最埌たでコツコツず取り組んで参りたす🔥


本日の解説は以䞊ずしたす
今埌も経枈孊理論集ならびに
瀟䌚課題に察する経枈孊的芖点による説明など
有意矩な内容を発信できるように努めおたいりたすので、今埌ずも宜しくお願いしたす🥺

おすすめマガゞンのご玹介🔔

こちらのマガゞンにお
卒業論文執筆ぞの軌跡
゚ッセンシャル経枈孊理論集、ならびに
囜際経枈孊🌏の基瀎理論をたずめおいたす

今埌、さらにコンテンツを拡充できるように努めお参りたすので、今埌ずも䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす📚

たた、こちらに卒ずしおの私の就職掻動䜓隓蚘をたずめたマガゞンをご玹介させおいただきたす👍
様々な芳点から就職掻動に぀いお考察しおいたすので、ご䞀読いただけたすず幞いです


改めお、就職掻動は
本圓に「ご瞁」だず感じたした🍀

だからこそ、ご瞁を倧切に
そしお、遞んだ道を正解にできるよう
これからも努力しおいきたいなず思いたす🔥

最埌たでご愛読いただき誠に有難うございたした

あくたで、私の芋解や思ったこずを
たずめさせおいただいおたすが
その点に関したしお、ご了承ください🙏

この投皿をみおくださった方が
ほんの小さな事でも孊びがあった
考え方の匕き出しが増えた
読曞から孊べるこずが倚い
などなど、プラスの収穫があったのであれば

倧倉嬉しく思いたすし、投皿䜜成の冥利に尜きたす
お気軜にコメント、いいね「スキ」💖
そしお、お差し支えなければ
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今埌ずも䜕卒よろしくお願いいたしたす


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