最近の金融危機（2007～09年、いわゆる「大不況」）は、近年の構造経済モデルがデータを説明するうえで直面する困難を明らかにした。構造モデルが説明や予測に限界を抱えていることは、よく知られている。たとえば、Edge and Gurkaynak（2010）らは、大いなる安定期において、Smets and Wouters（2007）モデルの予測性能は、単純な一定成長率モデルを上回らないことを示している。
さらに、大不況の深刻さと長期化は、既存の予測指標の妥当性に疑問を投げかけ、既存モデルが誤って特定されている可能性を浮上させた。たとえば、Ng and Wright（2013）は、「金融危機に起因する」景気後退（大不況など）の特徴は、供給ショックや金融政策ショックに起因する「典型的な」景気後退とは異なると論じている。この違いは、大不況の研究に代替的なモデルや予測指標が必要となる理由を説明するかもしれない。さらに、最近の金融危機が予想外のショックによって生じたのか、あるいは伝達メカニズムの変化によって生じたのかは明らかでない。一方で、Stock and Watson（2012）は、大不況期の伝達メカニズムは戦後の他のいかなる景気後退とも異ならず、深刻で長期にわたる景気後退は、単にその時期に経済を襲ったショックがより大きかったために生じたと主張する。他方、既存のマクロ経済モデルでは大不況の背後にあるメカニズムを十分に捉えられず、大幅な修正が必要だと強調する研究者もいる。たとえば、危機に対する構造経済モデルの適合度を改善するため、Del Negro and Schorfheide（2014）は、インフレ期待、金融摩擦、金利スプレッドに関する情報を取り入れている。
深刻で長期にわたる景気後退の原因が、実際に経済を襲ったより大きなショックであるなら、経済学者にできることはほとんどない。しかし、モデルの適合度の低さが、伝達メカニズムのモデル化の不備や、組み込まれていない経路に起因すると考えられる場合、モデルを改善する典型的な方法は、特徴を追加することである。では、どのような特徴を加えるべきだろうか。通常、研究者は専門知識と直感を用いて、モデルのどの部分が適合度の低さの原因なのかを特定する。だが、研究者にどこから手を付ければよいか見当もつかない場合はどうだろうか。また、モデルのさまざまな側面が適合度の低さの原因となり得る場合、どの側面に注目すべきかをどう特定できるだろうか。
モデルの誤特定の原因を特定する新たな研究
最近の論文（Inoue et al. 2014）で、私たちは、そうした状況にある研究者を支援する方法論を提案している。考え方は非常に単純だ。モデルにすでに含まれている構造ショックに加えて、研究者のモデルに外生的な過程を追加し、モデルの誤特定の原因を特定する。こうした追加の外生的過程、すなわち「ウェッジ」は構造ショックではなく、モデルの適合度を改善し得る追加の過程にすぎない。言い換えれば、ウェッジとは、モデルに組み込まれた摩擦ではすでに説明されていない、モデルの誤特定の可能性を取り込む歪みである。そこで、どの「ウェッジ」がモデルの適合度を最も改善するかを、実証的に特定する。この情報を用いることで、研究者はモデルのどの部分が最も誤特定されている可能性が高いかを見極め、モデルの誤特定が時間とともにどう変化するかを明らかにできる。また、誤特定の重要性を定量的に評価することも可能になる。
モデルのどの部分が誤特定されているか、またその誤特定が実証的にどれほど重要かを明らかにするため、私たちは予測誤差分散分解と周辺尤度の比較を用いることを提案する。予測誤差分散分解は、データ全体の変動を説明するうえで、構造ショックとウェッジがそれぞれどの程度寄与するかを測定する。1つ以上のウェッジの寄与が大きいほど、対象のモデルが誤特定されている可能性が高い。モデルの周辺尤度は、適合度の尺度である。元のモデルが誤特定されている場合、ウェッジを含むモデルの周辺尤度はより高くなる。周辺尤度には不要な特徴に対するペナルティ項が組み込まれているため、モデルが正しく特定されていれば、ウェッジを含むモデルの周辺尤度は、ウェッジを含まないモデルの周辺尤度より低くなる。
結論
私たちの方法論は、金融危機期の代表的なマクロ経済モデルにおける金融市場と労働市場の適切なモデル化の欠如を示しており、Ng and Wright（2013）の結果を解明する一助となる可能性がある。また、モデルに労働市場と資産市場の摩擦をさらに取り入れるための追加研究が、とりわけ有益であることを示唆している。私たちの実証的な知見は、既存文献の多くに見られる通説を裏付け、政策分析においてモデルの誤特定を無視できないことを示している。1 さらに、私たちの手法は、研究者がモデルを改善するための指針として、より広く役立つ可能性がある。
参考文献
Corradi, V and N R Swanson（2007）「分布比較に基づく動学的確率的一般均衡モデルの評価：シミュレーション・データと歴史的データ」Journal of Econometrics 136, 699-723.
Del Negro, M, and F Schorfheide（2014）「大不況期におけるリアルタイムDSGEモデルの密度予測」、ミメオ。
Del Negro, M, F Schorfheide, F Smets, and R Wouters（2007）「ニューケインジアン・モデルの適合度について」Journal of Business & Economic Statistics 25, 123-143.
Edge, R M, and R S Gurkaynak（2010）「推定DSGEモデルの予測は中央銀行関係者にとってどれほど有用か？」Brookings Papers on Economic Activity Fall 2010, 209-259.
Inoue, A, C-H Kuo and B Rossi（2014）「モデルの誤特定の原因を特定する」、CEPR Discussion Paper 10140。
Ng, S, and J H Wright（2013）「大不況から得られる事実と予測・マクロ経済モデリングへの課題」Journal of Economic Literature, 51, 1120-1154.
Smets, F and R Wouters（2007）「米国の景気循環におけるショックと摩擦：ベイズDSGEアプローチ」The American Economic Review 97, 586-606.
Stock, J H, and M W Watson（2012）「2007～2009年の景気後退の伝達経路を解きほぐす」Brookings Papers on Economic Activity Spring 2012, 81-135.
以下と連携して公開： VoxEU
著者：Atsushi InoueはVanderbilt Universityの経済学教授。Chun-Hung KuoはInternational University of Japanの大学院国際関係学研究科の経済学助教。Barbara RossiはPompeu Fabra Universityの教授。
画像：2007年2月14日、シンガポールの中央ビジネス地区で建物の前を歩く男性。REUTERS/Nicky Loh。
