【未来を予測せよ🌈】時系列マクロ経済分析への架け橋：計量経済学✨No.1

Introduction：時系列実証分析への挑戦🔥

経済学部に通う私も
いよいよ大学「学部」最終年になり
学問に全力を注ぐ時間も限られてきました👍

「知は力なり」という言葉を信じて
残りの大学生生活を満喫したいと思います

学部レベルのマクロ経済学は
個人的によく理解できたつもりです

しかしながら、本当の経済の動向を理解するには、学部レベルの知識ではお話になりません😥

また、正しい計量経済学の知識やデータ分析
のリテラシーを会得しなければなりません💦

現実の経済データを、理論モデルと当てはめ
正しい計量経済学の知識と手法によって
正確に実証分析ができる力を醸成したら
きっと将来どこかで活躍できる人財になれる
可能性を高めることに繋がると思います

何より実際の経済動向や政治と結びつけながら
応用できる能力がなければ知識を持つ意義も
小さくなってしまいます💦

何事もアウトプット前提のインプットが
大事であると、noteで毎日発信してきました

これは、どのような内容で
あっても当てはまります👍

先行研究の論文を一概に読んでも
記憶に残っていなかったり
大切な観点を忘れてしまっていたりしたら
学習の進捗は滞ってしまうと思います

だからこそ、この「note」をフル活用して
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ウトプットできるように努めていきたいと思います

私がこれからアウトプットする
計量経済学において最重要なパートである
時系列分析のモデル理論解説を
どうぞ最後まで、ご愛読ください📖

本投稿作成における参考文献は以下の通りです

なぜ、計量経済学を学ぶのか？？

計量経済学が時系列解析法を「理論なき計測」として退けるところからスタートしたことでよく知られているのです

1930年に創立された計量経済学会の規約
第1条では、計量経済学は「理論的数量的アプローチと経験数量的アプローチの統一」と
定義されていました📝

また、R・フリッシュによる
『エコノメトリカ』創刊の辞では
「統計学、経済学、数学の三者の統合」と
定義されているのです👍

このような定義においては
当時のハーバード景気予測に代表される時
系列解析法への批判が強く意識されていたと
されています

すなわち、それが29年の大恐慌の予測に
失敗したのは、経済理論を無視し
時系列データの形式的な解析のみに終始した
からであったということです

今後はそうした「理論なき計測」の立場を退け、「理論に基づく計測」を重視していかなければならない、という見解の重要性が増しています

このような歴史を経て、計量経済学はスタートをきったのでした💖

そして、何よりマクロ経済変数は
その多くが互いに影響を及ぼし合う相互依存の関係にあり、また過去の変化の影響が持続するという傾向を持ちます

これらの動向を分析したり、将来を予測したりできるようになるためには、計量経済学
ひいては「時系列分析」に対する理論や正しい実証手法への理解が必要不可欠となります

「計量経済学」シリーズの投稿では
こうしたマクロ時系列変数の実証分析に必要な計量理論と手法を習得することを目的とします

これから私がアウトプットする
時系列マクロ経済分析に関する内容について
どうぞ最後までご愛読くださいね💖

時系列データについて

時系列データとは、時間の変化に注目したデータのことになります
時系列データ解析の例として、株価が上がっているか下がっているかといった時間的な変動を持つ金融データや、気温や雨量といった気象データなどが挙げられますよね📝

代表的な時系列分析の手法

時系列分析の手法には、①ARモデル、②MAモデル、③ARMAモデルなどがあります📝

①AR（AutoRegressive : 自己回帰）モデルは、ある時刻tのデータを、過去の時刻t-kのデータ（過去の自分のデータ）を説明変数として用いて回帰するモデルです

②MA（moving average : 移動平均）モデルは、ある時刻のデータが、過去の時刻での誤差項を用いて表現することができます

③ARMA（Autoregressive integrated moving average、自己回帰和分移動平均）モデルとは、AR（Auto Regressive/自己回帰モデル）モデルとMA(Moving Average/移動平均モデル）モデルから構成されるモデルです

ある時点の出力が、過去の出力と、現在および過去の入力に対する和で表現されるモデルの特徴と言えますね

なお、ARIMA（Autoregressive Integrated and Moving Average:自己回帰和分移動平均）過程モデルとは、ある時系列データに対して何度か差分を取った後に、データがARMAモデルで表現することが可能です

これらの代表的な計量経済学の分析手法について、このnoteの記事を使ってアウトプットしていきたいと思います📝
最終的には、GARCH modelなどまで拡張できたらと思いますので、真剣に取り組んでいきたいと思います

これらの計量経済学のモデルならびに時系列分析の手法は、現在が取り組んでいる卒業論文で使用するので徹底的に理解できるよう
アウトプットしていきたいと思います

本日の解説は、以上とします
次回は、定常性と3つのモデルについて整理しますので乞うご期待いただけますと幸いです💖

私の卒論研究テーマについて🔖

私は「為替介入の実証分析」をテーマに
卒業論文を執筆しようと考えています📝

日本経済を考えたときに、為替レートによって
貿易取引や経常収支が変化したり
株や証券、債権といった金融資産の収益率が
変化したりと日本経済と為替レートとは
切っても切れない縁があるのです💝
（円💴だけに･･･）

経済ショックによって
為替レートが変化すると
その影響は私たちの生活に大きく影響します

だからこそ、為替レートの安定性を
担保するような為替介入はマクロ経済政策に
おいても非常に重要な意義を持っていると
推測しています

決して学部生が楽して執筆できる簡単なテーマを選択しているわけでは無いと信じています

ただ、この卒業論文をやり切ることが
私の学生生活の集大成となることは事実なので
最後までコツコツと取り組んで参ります🔥

本日の解説は以上とします
今後も経済学理論集ならびに
社会課題に対する経済学的視点による説明など
有意義な内容を発信できるように努めてまいりますので、今後とも宜しくお願いします🥺

おすすめマガジンのご紹介🔔

こちらのマガジンにて
卒業論文執筆への軌跡
エッセンシャル経済学理論集、ならびに
国際経済学🌏の基礎理論をまとめています

今後、さらにコンテンツを拡充できるように努めて参りますので、今後とも何卒よろしくお願い申し上げます📚

また、こちらに２４卒としての私の就職活動体験記をまとめたマガジンをご紹介させていただきます👍
様々な観点から就職活動について考察していますので、ご一読いただけますと幸いです

改めて、就職活動は
本当に「ご縁」だと感じました🍀

だからこそ、ご縁を大切に
そして、選んだ道を正解にできるよう
これからも努力していきたいなと思います🔥

最後までご愛読いただき誠に有難うございました！

あくまで、私の見解や思ったことを
まとめさせていただいてますが
その点に関しまして、ご了承ください🙏

この投稿をみてくださった方が
ほんの小さな事でも学びがあった！
考え方の引き出しが増えた！
読書から学べることが多い！
などなど、プラスの収穫があったのであれば

大変嬉しく思いますし、投稿作成の冥利に尽きます！！
お気軽にコメント、いいね「スキ」💖
そして、お差し支えなければ
フォロー＆シェアをお願いしたいです👍
今後とも何卒よろしくお願いいたします！