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10回 手法(7) 応用解析/)2017年 6月 26日 戒能一成,0. 本講目的(手法面） - 応用解析手法、 分析概要理解（内容面) - 計量経済学統計学実戦応用際 留意点理解 (4),2,1. 分析 1-1. 分析 （Longitudinal/Panel Data)- 分析、複数対象複数時点関用回帰分析 (注 ； 対象x時点 、稀 対象x対象、 対象x対象x時点 場合) - 分析利点多数、実務上下記 3点非常重要 試料数限場合有効計測 自由度確保 膨大試料特定効果影響計測 複数対象横断的効果影響計測,3,4,異質性存在,1
2、. 分析 1-2. 分析概念図 - 分析、複数対象複数時点関用回帰分析 時間 0 1 t （制度変更) n (2017) 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( - ) 外的要因(毎年度変化)影響存在,分析 （ 複数対象複数時点 ） 外的要因変化対象 異質性同時除去,1. 分析 1-3. 分析異質性 - 分析、対象選択際異質性少対象選必要 企業 業種, 売上高, 従業員数 家計 所得, 世帯員数, 居住
3、地域 - 異質性管理分析単対象別時系列分析比精度分解能向上利点活場合- 一般公的統計調査作成場合、対象主体入替暗黙裏異質性注意必要,5,1. 分析 1-4. 分析特定化問題 - 分析、個対象別特性反映、特定化問題考必要 固定効果 対象別特性識別 変量効果 対象別特性誤差(対象別誤差別途設定) 対象別特性無視(時間対象識別誤差) Hausman検定Breusch Pagan検定 (後述),6,1. 分析 1-5. 欠測 - 分析対象主体入替特段問題、特定対象 一時的欠測問題 対象主体出現消滅 (起業廃業) 取得不可 (不提出自然災害)() 通常時系列分析対優位性一 - 特定年度一時的欠測場合同様
4、 調査年度連続場合 統計調査実施場合,7,2. 分析時系列分析 2-1. 時系列分析(ARMAX)成立条件 復習 - 系列相関消滅 No Serial/Auto Correlation 系列相関発生消滅 - 変数（弱)定常性 Weakly Stationary Variables 変数弱定常性条件満 (変数単調増加減少続) - 因果一方向性 No Reverse Causality 被説明変数(y)説明変数(xi)因果性 存在 分析系列相関対策有効,8,2. 分析時系列分析 2-2. 分析時間系列相関 - 分析、一般計測時間方向系列相関発生少 個対象系列相関存在 、複数対象用 系列相関問題場合
5、多 - 念系列相関検定掛 - 分析項存在保証訳 先通常時系列分析行構造把握検討 (分析),9,2. 分析時系列分析 2-3. 分析組織系列相関 - 分析、構成対 象一部組織関係系列相関(血縁友人関係、取引関係資本関係起因個人企業間相関)誤差異常小偽有意性出場合有（Moulton効果） - 同様対象何順組織順等周回的構築(擬似的)系列相関現同様問題生場合 特徴的現象- 対策利用(= 計量利用),10,2. 分析時系列分析 2-4. 分析定常性 - 分析、各変数定常性必確認必要 定常個対象複数 対象集、定常性問題 訳 - 定常性検定、ADF 検定一種 Fisher Type ADF検定適用 - 定
6、常性検定棄却場合、通常ARMAX 同様階差対応,11,2. 分析時系列分析 2-5. 分析因果一方向性 - 分析、(個別)因果一 方向性確認必要 自体因果性判定手法開発未一般的 - 因果方向性検定各説明変数毎被説明変数 Granger 因果性検定適用 (Pair wise Granger Causality Test) - 逆方向因果性検出場合、構造見直(変数交換)、VAR構築；無意味解不安定解回避,12,3. 分析手法 3-1. 分析安全手順 重要 1) 通常項目別時系列分析試行 a- 逆方向因果性判定 (ARMAX or VAR)b- 定常性判定 (定常化処理)c- 構造把握 2) ( 1
7、)与件) 分析試行 (a- 逆方向因果性 通常分析共通 ) b- 定常性判定 (定常化処理) c- 項選択検討 ( 1)結果反映)- 固定効果変量効果選択 (e- 系列相関消滅確認 (念),13,3. 分析手法 3-2. 分析種類(1) - 固定効果 (Fixed Effect Model; “Within”) 個対象対応変数説明変数 設、対象毎異質性管理上対象横断的変化着目分析Y(i,t) = + X(i,t)* + i DMi(1/0) + (i,t) - 変量効果 (Random Effect Model) 対象対応変数設、対象毎(潜在的)異質性確率的現象仮定 Y(i,t) = + X(
8、i,t)*e + (i,t) (要GLS),14,3. 分析手法 3-3. 分析種類(2) - (“Between” Model) 個対象時間識別、説明変数対象平均値用回帰分析行、対象間異質性着目分析( 着目点固定効果(“Within”)反対, 使用頻度低) Y(i,t) = + Xaverage(i)*be + (i,t) - (Pooled Model) (通常回帰分析) 個対象時間識別、全 均整相関誤差均一仮定分析 Y(i,t) = + X(i,t) *po + ,15,3. 分析手法 3-4. 分析種類(3),16,y ; 被説明変数,x ; 説明変数,対象 i1 (時間変化),対象
9、i2（時間変化),変量効果(“Overall”)-全体的変化着目(誤差対象別）,固定効果(“within”)- 対象毎変化着目,固定効果(“within”)- 対象毎変化着目,(“Between”)- 対象間差異着目,-全体的変化着目(誤差均一),3. 分析手法 3-5. 分析検定 - 因果性検定 Granger 因果性検定 - 定常性検定 (単位根検定 Unit root test) ADF 検定 (Fisher Type) - 固定効果変量効果検定 Hausman 検定STATA場合; Ho:変量効果正 Breusch-Pagan 検定- 系列相関検定 “Q”検定, Breusch God
10、frey LM検定,17,4. 分析実例 4-1. 都道府県別酒類消費量 (焼酎清酒) (1) 作図概況確認 (P-Q図, 焼酎清酒) (出典: 総務省家計調査報告, 2000-2013暦年),18,4. 分析実例 4-2. 都道府県別酒類消費量 (焼酎清酒) (2) 因果性判定 (Granger Causality Test) ( 結果省略, 各県有意逆因果性 ) (3) 単位根検定 (Unit Root Test, Fisher-ADF) ( 結果省略, 全定常 )(4) 仮構築（必固定効果開始)ln(Qx（i,t) = Q0 +1* ln(Px(i,t) +2* ln(I(i,t) +3
11、 * ln(Pz(i,t) +i(4i*DMi)+ (i,t) - 数量価格所得代替財価格回帰(対数)(本例結果的所得殆場合有意),19,4. 分析実例 4-3. 都道府県別酒類消費量 (焼酎) (5a) 固定効果推計 (Fixed Effect -),20,焼酎価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)清酒価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-4. 都道府県別酒類消費量 (焼酎) (6a) 変量効果推計 (Random Effect -),21,焼酎価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)清酒価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-5. 都道府県別酒類消費量 (焼酎) (7a) Haus
12、man 検定 ; 係数間有意差検定,22,固定効果,変量効果,係数差帰無仮説棄却( 固定効果),4. 分析実例 4-6. 都道府県別酒類消費量 (焼酎) (8a) 推計 (Pooled -),23,焼酎価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)清酒価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-6. 都道府県別酒類消費量 (焼酎) (9a) 変量検定 （Breusch-Pagan 検定）,24,県別誤差分散 0 帰無仮説棄却( 変量効果)但先Hausman検定結果固定効果適切判定,4. 分析実例 4-7.都道府県別酒類消費量 (焼酎),25,x ; 説明変数(対数価格),y ; 被説明変数 (対数消費
13、量),都道府県 i1 (時間変化),都道府県 i2（時間変化),（“Pooled”)“価格係数” -1.23(誤差均一仮定),固定効果(“within”)- 対象毎変化着目,固定効果(“within”)“価格係数” -0.66（都道府県別DM有),変量効果(“overall”)“価格係数” -0.76(都道府県別誤差有),4. 分析実例 4-8. 都道府県別酒類消費量 (清酒) (5b) 固定効果推計 (Fixed Effect -),26,清酒価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)焼酎価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-9. 都道府県別酒類消費量 (清酒) (6b) 変量効果推計 (
14、Random Effect -),27,清酒価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)焼酎価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-10. 都道府県別酒類消費量 (清酒) (7b) Hausman 検定 ; 係数間有意差検定,28,固定効果,変量効果,係数差帰無仮説保留( 変量効果),4. 分析実例 4-11. 都道府県別酒類消費量 (清酒) (8b) 推計 (Pooled -),29,清酒価格(対数)価格(対数)発泡酒価格(対数)招集価格(対数）定数項,4. 分析実例 4-12. 都道府県別酒類消費量 (清酒) (9b) 変量検定 （Breusch-Pagan 検定）,30,県別誤差分散 0 帰無仮説棄却( 変量効果)先Hausman検定結果併変量効果適切判定,4. 分析実例 4-13. 都道府県別酒類消費量 (清酒),31,x ; 説明変数(対数価格),y ; 被説明変数 (対数消費量),都道府県 i1 (時間変化),都道府県 i2（時間変化),（“Pooled”)“価格係数” -1.28(誤差均一仮定),固定効果(“within”)- 対象毎変化着目,固定効果(“within”)“価格係数” -1.06（都道府県別DM有),変量効果(“overall”)“価格係数” -1.07(都道府県別誤差有),
