1、事例研究(経済政策問題分析 I)- 規制産業料金価格制度 -,(第4回 手法(2) 応用解析/基礎的手法)2017年 5月 8日 戒能一成,0. 本講目的(手法面） - 応用解析手順基本的作業流 （Strategy) 理解 - 特化統計検定手法用、解析手法選択検定確認理解（内容面）- 計量経済学統計学実戦応用際 基礎的留意点理解 (1),2,0. 計量分析手法体系(線形)- 横断面(Cross-section); 同時点(同主体) - 時系列(ARMAX, VAR); 異時点同主体- ; 異時点異主体(非線形) - 二択 ; 1回1段階選択 - 変数(Hecman) ; 1回2段階選択 - A
2、TE/DID (Difference In Difference) - 分析 ; 複数回不可逆- 意志決定 (OR, Game); 複数回(可逆),3,1. 制度効果測 1-1. 政策分析基本手順- 料金価格制度変更及効果推計 、以下 2作業必要 ) 制度変更経済影響経路、 因果関係寄与度推定 (構築) 制度変更変化？ 2) 制度創設変更同時生経済 有意変化計測 (実証) 数量価格費用本当変化？ ( 変化余剰分析応用可能),4,1. 制度効果測 1-2. 政策分析条件(1)- 制度（変更）効果推計際充足条件 1) 他条件一定 “Ceteris Paribus” 制度変更以外外的要因変化影響、可
3、能限十分除去2) 政策影響独立性 “Unconfoundness” 制度(変更)影響、制度実施/非実施独立見 ( 影響均質性 ) 3) 対照群時間存在 “Overlap” 制度(変更)非実施群時間,5,1. 制度効果測 1-3. 政策分析条件(2)- 制度（変更）効果推計際充足条件 分析手法手順選択精度規定 時間 0 1 t （制度変更) n (2010) 対象 X1 y10 y11 y1t (変更) y1n (変更) X2 y20 y21 y2t (変更) y2n (変更) X3 y30 y31 y3t ( - ) y3n( - ) X4 y40 y41 y4t ( - ) y4n( - )
4、 外的要因(毎年度変化)影響存在,6,対照群横断比較？ 独立性必要(影響均質性),対照時系列比較？ 外的要因除去必要,対照時系列比較？ 外的要因除去必要,異質性存在,1. 制度効果測 1-4. 制度影響仮構築(1)- 問題財費用、価格料金、数量 、制度及影響経路内容、経済理論基簡単影響記述 費用、料金価格、数量変化 - 当該変化、外的要因存在場合、(後取除目的)外的要因影響経路内容加味構築 需要変化(率)、一般物価金利、他制度,7,1. 制度効果測 1-5. 制度影響仮構築(2)- 制度影響(例: 投資影響費用変化) - C(t) = Cfix(t,H) + cval(t) * Q(t) +
5、(t) Y(t) = 1（or 0) + X（）+ (t) - Cfix(H) = Cfixpo(H(1or0) + Cfixtr - cval(t) = cfuel(t) + cwaste(t) C(t): 期実質総費用, Q(t): t期供給量, (t): 誤差項Cfix（,H）： 期固定費Cfixpo（H(1or0) 政策実施(H(1)以降実質減価償却費 + 同利払費変化（政策影響部分)Cfixtr 過去10年平均実質固定費 (不変)cval（） ： t期可変費原単位cfuel(t),cwaste(t) 実質単位燃料費処理費 (外部要因),8,1. 制度効果測 1-6. 制度影響実測修正
6、 - 1-4. 構築制度影響、実際統計 用実測 - 実際統計処理実施(STATA, EViews, ) 重要、必要前提条件応適切手法選択、検定結果解釈 - 明理論矛盾結果出場合、1-4. 戻制度影響再考(ex. 正価格弾力性, 負所得効果),9,2. 応用解析基礎(1): 線形回帰 2-1. 線形回帰 - 最簡単線形回帰、被説明変数(例: 費用)説明変数(前期固定資産、燃料費)最小二乗法回帰分析 y = + x + * = * + * * = y * * = (xx)-1x *2 = (y -y*)(y -y*)/(n-k) - 最簡単扱手法,10,yi,xi,y*i=*+xii*,N(0,
7、*2),2. 応用解析基礎(1): 線形回帰 2-2. 線形回帰前提条件(1) - 線形回帰適用前提条件 4#1: 線形性 Linearity - 適切変換 y = +型 適用困難例対処 - y離散値(0, 1), 切断値( i | yi 0 ) 変数切断変数回帰 平均措置効果(ATE; matching 他) - y CES型(= (K+L)）等連続非線形 非線形回帰 (数値解析法),11,2. 応用解析基礎(1): 線形回帰 2-3. 線形回帰前提条件(2)#2: 説明変数外生性 Strict Exogeniety - 説明変数 X 誤差項 独立 E( i | X ) = 0 ( i =
8、1 to n ) 適用困難例対処 - 説明変数 誤差項相関 ( XY需給均衡同時決定場合 ) 操作変数法 Instrumental Variable X相関 相関変数 Z 探併用回帰(例稀少) 自己回帰分析 VAR 重要,12,2. 応用解析基礎(1): 線形回帰 2-4. 線形回帰前提条件(3)#3: 説明変数非多重共線性 No Multicolinarity - 説明変数 xi 他 x (i）組合 表現 rank XkxnXnxk = k 適用困難例対処 - 説明変数 X 間相関高 主成分回帰 一部変数除去 (= 見直) (ex. 変数全分類設定 少分類 1他補集合 ),13,2. 応用解
9、析基礎(1): 線形回帰 2-5. 線形回帰前提条件(4)#4: 誤差項均一分散性 Homoskedasticity - 誤差項 分散全 2 共分散 E(| X) = 2 I - 通常 誤差項正規分布 N(0, 2I) 仮定 適用困難例対処 - 分散不均一 不均一分散回帰 Heterosked. robust - 系列相関 重要 時系列分析法 Time Series Analysis,14,2. 応用解析基礎(1): 線形回帰 2-6. 線形回帰実用上問題- 現実料金価格制度分析視点、線形回帰前提条件成立場合多 #1 線形性: 成立場合有 ( “凸/凹型” Convex/Concave, 離散選択) #2 説明変数外生性: (回避可能) #3 説明変数非多重共線性: (回避可能) #4 誤差項均一分散性: 確実成立 ( 殆場合時系列相関, 粘着性) 分析手法時系列分析分析 有効 (後述),15,
