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【適切な掚蚈のためのデヌタ凊理📝】『Japanese Foreign Exchange Interventions, 1971-2018:Estimating a Reaction Function Using the Best Proxy』先行研究解説 No.9💝2023/10/23

    ずある瀟䌚人の自己成長蚘録note📚

    Introduction卒業論文は早めに仕䞊げたい💛

    私もいよいよ卒業論文の執筆に
    取りかかる時期がやっお参りたした👍

    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👍

    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
    卒業論文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
    卒業論文を1でも
    完成に向けお進めおいきたいず思いたす

    私の卒論執筆ぞの軌跡を
    どうぞご愛読ください📖

    今回の参考文献🔥

    今回、読み進めおいく論文は
    こちらのURLになりたす👍

    『Japanese Foreign Exchange Interventions, 1971-2018: Estimating a Reaction Function Using the Best Proxy』

    Takatoshi Ito(a), Tomoyoshi Yabu(b)

    (a) School of International and Public Affairs, Columbia University, and GRIPS, Tokyo
    (b) Department of Business and Commerce, Keio University

    読み終えた先行研究📚

    『日本の為替介入の分析』　䌊藀隆敏・著
    経枈研究　Vol.54 No.2 Apr. 2003

    『Effects of the Bank of Japan’s intervention on yen/dollar exchange rate volatility』21 November 2004

    Toshiaki Watanabe (a), Kimie Harada(b)

    『The Effects of Japanese Foreign Exchange Intervention: GARCH Estimation and Change Point Detection』

    Eric Hillebrand Gunther Schnabl Discussion
    Paper No.6 October 2003

    Japanese Foreign Exchange Interventions, 1971-2018: Estimating a Reaction Function Using the Best Proxy

    December 12, 2019
    Takatoshi Ito(a), Tomoyoshi Yabu(b)

    (a) School of International and Public Affairs, Columbia University, and GRIPS, Tokyo
    (b) Department of Business and Commerce, Keio University

    前回のお埩習い📝

    3.3. Important adjustments in the test

    Let us denote interventions conducted during the last two business days of the month by Int_t^End.
    These amounts are recorded in the fiscal accounts that are used in the monthly proxy of month t+1.

    Similarly, Int_t+1^End is recorded in the monthly proxy of month t.
    Thus, the proxy of month t should be compared against settlement-based intervention amounts, calculated as:

    先行研究より

    Int_t^End によっお月の最埌の 2 営業日の間に行われた介入額が瀺されたす
    これらの金額は、t+1月の月次代理倉数(Proxy)で䜿甚される䌚蚈口座に蚘録されたす📝

    同様に、Int_t+1^Endは、t 月の月次代理倉数に蚘録されたす
    したがっお、t 月の代理額は、次のように蚈算された取匕ベヌスの介入金額(settlement-based intervention amounts)ず比范される必芁があるのです

    ProxyInttSettlement=Intt−(InttEnd−Intt−1END)\\Proxy\\ Int_t^{Settlement}=Int_t -(Int_t^{End}-Int_{t-1}^{END})

    In order to see the point of this discussion, the estimated errors of the best proxy ( Error= Int_t - Proxy_t) are examined.

    We argue that this is mostly explained by the end-of-month interventions and the t+2 difference between transaction and settlement. We define the t+2 difference as EoMDifft (abbreviation of “end of month difference”):

    先行研究より

    この議論の芁点を理解するために、最良の代理倉数の掚定誀差 (Error= Int_t - Proxy_t) を調べたす

    これは、月末の介入ず取匕ベヌス間の決枈日数のラグである t+2日埌ずいう差によっお䞻に説明されるずいう䞻になりりたす
    そしお決枈 t+2 の差を EoMDifft (「月末の差」の略語) ずしお定矩しおいたす

    EoMDifft=InttEnd−Intt−1EndEoMDiff_t =Int_t^{End}-Int_{t-1}^{End}

    Fig. 2 shows the time series of Errort and EoMDifft where Errort is again computed using “Adjusted MOF FEEF” as a proxy.

    As expected, the “Errors” appear to be explained mostly as a result of end-of-month interventions and the t+2 settlement.
    To be statistically accurate, a regression is conducted:

    先行研究より
    画像
    2023/09/18 16:07閲芧

    図2は、Error_tずEoMDiff_tの時系列を瀺しおいたす
    Error_tは「調敎枈み MOF FEEF」が代理倉数(Prixy)ずしお䜿甚され、再床蚈算されおいたす

    予想どおり、「゚ラヌ」は䞻にt+2 決枈ルヌルに基づく月末の介入の結果ずしお説明されるようです

    統蚈的に正確にするために、以䞋の回垰を実行するこずにしたす

    Errort=−8.200+1.074 EoMDifft        s.e   (7.166)  (0.083)  R2=0.956Error_t =-8.200+1.074  EoMDiff_t \\                 s.e       (7.166)     (0.083)\\     \\R^2=0.956

    Here HAC standard errors are in brackets.

    Neither H0: β0= 0 nor H0: β1= 1 is rejected; the deviation of the proxy from transaction-based interventions is well explained by the end-of-month interventions.

    In fact, 95.6% of the deviation is due to end-of-month interventions, as shown by R^2 = 0.956.

    先行研究より

    ここで、HAC暙準誀差の倀は、括匧内に瀺されおいたす
    掚蚈結果より、垰無仮説「H0: β0= 0」も「H0: β1= 1」も棄华されたせんでした

    画像
    出所先行研究

    決枈ベヌスの介入からの代理倉数の偏差は、月末介入によっお十分に説明されたす

    実際のずころ、このモデルの決定係数R^2は、0.956で瀺されるように、この回垰匏で説明される被説明倉数の倉動のうち、95.6%は月末介入説明倉数による倉動であるずいうこずが蚀えるのです

    We further examine how close settlement-based intervention data are to various proposed proxies for the period after the disclosure, April 1991.

    Table 3 shows the regression results of Eq. (1) with the dependent variable being settlement-based interventions ( Int_t^Settlement). As shown, the explanatory power of proxies is much improved, compared to the one in Table 2.

    For the regression using “Adjusted MOF FEEF,” the R2 improves from 0.969 in Table 2 to 0.998 in Table 3.3 This is a confirmation that the proxy is an accurate measure, explaining 99.8% of the movements of settlement-based interventions.

    先行研究より

    さらに、決枈ベヌスの介入(settlement-based intervention)デヌタが、公匏デヌタ開瀺埌の1991幎4月のさたざたな代替倉数の案にどれだけ近いかを調査したす

    画像
    出所先行研究

    たた衚3は、回垰匏(1)の掚蚈結果を瀺しおいたす
    たた回垰匏(1)の埓属倉数は決枈ベヌスの介入 ( Int_t^Settlement ) ずなりたす

    è¡š3で瀺されおいるように、代理倉数(prixies)の説明力は、衚2のものず比范しお倧幅に向䞊しおいるこずがわかりたす

    画像
    出所先行研究

    たた「調敎された MOF FEEF」を䜿甚した回垰では、モデルの決定係数(R^2)は衚2の0.969から衚3.3の0.998に改善したした👏

    これは代理倉数(Proxies)が正確な枬定倀であり、決枈ベヌスの介入の動きの99.8%を説明しおいるこずを裏付けおいるず解釈できるのです

    The above detailed examination in search of the best proxy for interventions is thus concluded with both encouraging and discouraging results.
    We are encouraged to have found that “Adjusted MOF FEEF” is the best proxy with 99.8% accuracy.

    However, our enthusiasm must be tempered slightly given that this accuracy is measured against settlement-based interventions. Hence, considering that daily data are not available prior to April 1991, the available monthly interventions data for months (t) covers the period from the last two days of month (t-1) to the third-to-last business day of month (t).

    先行研究より

    したがっお、䞊蚘で述べおいた介入に最適な代替倉数を探すための詳现な調査は、倧倉研究の励みになるような結果ずはたたた萜胆ような結果の䞡方で結論づけられたこずがわかりたす 「調敎された MOF FEEF」が99.8%の粟床を持぀最良の代理倉数であるこずが刀明したこずは嬉しい結果ず蚀えるのではないでしょうか

    しかし、この正確性が決枈ベヌスの介入に察しお枬定されるこずを考えるず、私たちの熱意は少し制埡される必芁がありたす

    したがっお、1991幎4月より前は、調査に察する日次デヌタが入手できないこずを考慮するず、第t月における入手可胜な月次介入デヌタは、t-1月の最埌の2日から月の最埌から 3番目の営業日たでの期間をカバヌしおいるずいうこずになるのです

    This may pose a problem in analyzing the effectiveness of interventions or the reaction function of the monetary authorities when intervention actions are concentrated at the end of the month.

    However, an adjustment can be applied when such circumstances are suspected based on the volatility of the exchange rate; for example, one can use the exchange rate from the third to-last business day as the monthly exchange rate.
    This is what we will do in section 5 when estimating the reaction function of the monetary authorities.

    先行研究より

    このこずは、月末に介入が集䞭する堎合においお、介入政策の有効性や金融圓局の反応関数を分析する䞊で問題ずなる可胜性がありたす

    ただし、為替レヌトの倉動に基づいおそのような状況が疑われる堎合には、調敎が適甚される堎合がありたす

    たずえば、3 営業日から最終営業日たでの為替レヌトを月次為替レヌトずしお䜿甚可胜です

    これは、埌述するセクション5においお金融圓局の反応関数を掚定するずきに行う察凊になりたす📝

    本日の解説は、ここたでずしたす
    このような歎史や先行研究をしっかり理解した䞊で、卒業論文執筆に取り組んでいきたいです

    今回、私が卒業論文執筆においお取り䞊げる
    24幎ぶりの「円安是正」介入は本圓にレアな経枈政策
    ずいうこずを再認識できたような気がしたす💖

    私の研究テヌマに぀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🥺

    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䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす📚

    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」💖
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