グレンジャー因果性テスト

性がうかがえ、これはポストケインジアンの主張に沿うものであり、アコモデーショニスト・ビューに合致する。

 また、やはりvariable set1と同じく、弱いながら∆lhsから∆llの方向も見出せ、逆の因果が示せなかったこ とはALMの存在を示唆するものであると考えることができる。

表5.6: Granger Causality Test Variable Set 1

Null Hypothesis: 3lags 6lags 9lags 12lags

∆²lm1 does not Granger Cause ∆²ll 0.54756 0.67276 0.47971 0.56225 ( 0.65119) ( 0.67192) (0.88301) ( 0.86247)

∆²ll does not Granger Cause ∆²lm1 2.28023 3.27239 2.76957 2.22724 (0.08543)* ( 0.00661)*** (0.00840)*** (0.02262)**

∆²lm2 does not Granger Cause ∆²ll 2.26417 1.13020 0.62888 1.72477 (0.08713)* (0.35351) (0.76817) (0.08636)*

∆²ll does not Granger Cause ∆²lm2 1.07763 1.58113 1.86502 0.96813 (0.36325) (0.16485) (0.07354)* (0.48961)

∆²lm3 does not Granger Cause ∆²ll 1.35914 1.05594 1.14762 1.28237 (0.26110) (0.39691) (0.34363) (0.25526)

∆²ll does not Granger Cause ∆²lm3 2.77557 2.78920 3.28024 2.54657 (0.04646)** (0.01690)** (0.00242)*** (0.00945)***

∆²lm4 does not Granger Cause ∆²ll 1.91255 1.66256 1.89779 1.81696 (0.13397) (0.14248) (0.06815)* (0.06792)*

∆²ll does not Granger Cause ∆²lm4 0.64658 1.55826 1.92254 1.57410 (0.58732) (0.17168) (0.06433)* (0.12677)

∆²multi1 does not Granger Cause ∆²ll 3.90833 1.26283 0.55508 1.28128 (0.01159)** (0.28517) (0.82832) (0.25589)

∆²ll does not Granger Cause ∆²multi1 3.04988 3.17462 1.40307 0.99228 (0.03316)** (0.00800)*** (0.20570) (0.46813)

∆²multi2 does not Granger Cause ∆²ll 5.71281 2.03672 1.03457 1.35365 (0.00133)*** (0.07147)* (0.42294) (0.21656)

∆²ll does not Granger Cause ∆²multi2 4.43698 2.54943 1.13520 1.05755 (0.00611)*** (0.02688)** (0.35180) (0.41267)

∆²multi3 does not Granger Cause ∆²ll 6.60826 2.26018 1.33606 1.21678 (0.00047)*** (0.04681)** (0.23651) (0.29556)

∆²ll does not Granger Cause ∆²multi3 3.33494 2.08909 1.68683 1.15054 (0.02337)** (0.06476)* (0.11058) (0.34098)

∆²multi4 does not Granger Cause ∆²ll 5.21411 1.73994 1.02928 1.05155 (0.00241)*** (0.12383) (0.42692) (0.41760)

∆²ll does not Granger Cause ∆²multi4 2.62780 1.54415 1.38984 0.97983 (0.05573)* (0.17602) (0.21149) (0.47915)

∆²lhs does not Granger Cause ∆²ll 5.03053 2.25327 1.27596 1.20561 (0.00299)*** (0.04743)** (0.26731) (0.30289)

∆²ll does not Granger Cause ∆²lhs 1.62218 1.05104 0.94301 0.99328 (0.19055) (0.39990) (0.49488) (0.46726)

*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ10%,5%,1%有意水準で棄却されることを示す。

数値はWald testでのF値、カッコ内はp値を示す。

表5.7: Granger Causality Test Variable Set 2

Null Hypothesis: 3lags 6lags 9lags 12lags

∆lm1 does not Granger Cause ∆ll 1.83628 0.59379 0.58291 0.72815

(0.14691) (0.73430) (0.80635) (0.71805)

∆lldoes not Granger Cause ∆lm1 12.6880 4.40266 3.48867 2.50184

(6.6E-07)*** (0.00074)*** (0.00144)*** (0.01050)**

∆lm2 does not Granger Cause ∆ll 4.37981 0.79843 0.71338 1.92739

(0.00651)*** (0.57421) (0.69464) (0.05029)*

∆lldoes not Granger Cause ∆lm2 1.28376 2.37722 2.33475 1.50673

(0.28539) (0.03728)** (0.02394)** (0.14927)

∆lm3 does not Granger Cause ∆ll 5.31026 0.88618 1.27904 1.33113

(0.00213)*** (0.50949) (0.26533) (0.22766)

∆lldoes not Granger Cause ∆lm3 6.50861 3.57301 3.97760 3.30980

(0.00052)*** (0.00366)*** (0.00044)*** (0.00115)***

∆lm4 does not Granger Cause ∆ll 4.14388 1.14739 1.79490 1.81916

(0.00867)*** (0.34384) (0.08612)* (0.06703)*

∆lldoes not Granger Cause ∆lm4 3.43934 2.10416 2.37127 2.01103

(0.02050)** (0.06276)* (0.02191)** (0.04018)**

∆multi1 does not Granger Cause ∆ll 9.43474 1.37272 0.51373 0.81541 (2.0E-05)*** (0.23688) (0.85944) (0.63375)

∆lldoes not Granger Cause ∆multi1 14.5251 2.97393 1.95596 1.38616 (1.1E-07)*** (0.01173)** (0.05919)* (0.20001)

∆multi2 does not Granger Cause ∆ll 22.6542 1.96182 0.89799 0.88640 (8.3E-11)*** (0.08203)* (0.53230) (0.56530)

∆lldoes not Granger Cause ∆multi2 12.9650 3.51140 1.74639 1.25740 (5.0E-07)*** (0.00412)*** (0.09626)* (0.26953)

∆multi3 does not Granger Cause ∆ll 27.4924 2.32501 1.05901 1.08454 (1.9E-12)*** (0.04121)** (0.40465) (0.39057)

∆lldoes not Granger Cause ∆multi3 10.7836 3.24958 2.03135 1.32916 (4.7E-06)*** (0.00686)*** (0.04954)** (0.22870)

∆multi4 does not Granger Cause ∆ll 21.1629 1.76707 0.81986 0.91798 (2.8E-10)*** (0.11764) (0.59999) (0.53549)

∆lldoes not Granger Cause ∆multi4 9.42440 2.79503 1.77685 1.14843 (2.0E-05)*** (0.01662)** (0.08977)* (0.34207)

∆lhsdoes not Granger Cause ∆ll 15.8940 2.23240 1.24713 1.10440

(3.0E-08)*** (0.04919)** (0.28286) (0.37503)

∆lldoes not Granger Cause ∆lhs 2.79981 0.87632 1.43476 0.96891

(0.04502)** (0.51657) (0.19198) (0.48871)

∆lm1 does not Granger Cause ∆ly 3.42862 2.26705 1.76164 1.35677

(0.02083)** (0.04620)** (0.09331)* (0.21499)

∆lydoes not Granger Cause ∆lm1 3.63510 1.19905 0.86878 0.64087

(0.01618)** (0.31658) (0.55736) (0.79807)

∆lm2 does not Granger Cause ∆ly 6.52716 2.55981 1.58464 1.12211

(0.00052)*** (0.02634)** (0.13894) (0.36194)

∆lydoes not Granger Cause ∆lm2 1.15458 1.10232 1.04405 0.76500

(0.33221) (0.36937) (0.41587) (0.68261)

∆lm3 does not Granger Cause ∆ly 4.31112 1.51451 1.06598 0.78434

(0.00711)*** (0.18546) (0.39980) (0.66389)

∆lydoes not Granger Cause ∆lm3 1.59555 1.40370 1.02241 0.98207

(0.19676) (0.22485) (0.43212) (0.47716)

∆lm4 does not Granger Cause ∆ly 4.35593 2.01577 1.51815 1.02373

(0.00673)*** (0.07433)* (0.16075) (0.44091)

∆lydoes not Granger Cause ∆lm4 2.01814 1.17410 0.79748 0.76942

(0.11777) (0.32960) (0.61981) (0.67833)

*、**、*** 帰無仮説がそれぞれ10%,5%1%有意水準で棄却されることを示す。

数値はWald testでのF値、カッコ内はp値を示す。

誤差修正モデル

共和分テストにより、∆lmとlyに関しては長期的関係が示唆されるため、この関係を誤差修正項ECT(Error

Correction Term)として導入した誤差修正モデルECM(Error Correction Model)により通常のグレンジャー因果

性テストと分けて因果性を検定するのが妥当である¹¹。本論文ではこの誤差修正モデルの定式化を、

∆Yt=α0+α1ECTt−1+

∑s i=1

α2i∆Xt−i+

∑s i=1

α3i∆Yt−i+εt (5.1)

とする。ECTtは誤差修正項を、²tは誤差項を表す。ラグは標準のグレンジャーテストと同じ3期、6期、9期、

12期の4パターンを用意する(s= 3,6,9,12)。Xt, Ytに∆ly,∆²lmj(j = 1,2,3,4)を交互に代入し、誤差修正項

係数のt値およびWald testでのF値を検定する¹²。この場合、前者が長期因果性、後者が短期因果性を検証す

ることになる。結果は表5.8に示される。

 同時に推計したAIC(Akaike Info Criterion)、SIC(Schwartz Info Criterion)の結果、より短期(3期)のラグを 付したほうがモデルの当てはまりが良いようだ。lm1とly、lm2とlyに関しては、長期的双方向性(bidirectional

causality)が見い出せた。この長期的双方向性はアコモデーショニスト・ビュー、ストラクチュアリスト・ビュー

に拠らず内生的貨幣供給論者共通のものであり、マネーサプライから所得への一方向の因果性が示せなかったこ とは、オーソドックス・ビューが支持する金融当局によるマネーサプライコントロールが難しいことを表す結果 となった。

 本章では1980年第1四半期から2003年第2四半期というゼロ金利局局面と非ゼロ金利局面の双方を含む標本 期間で分析している。本論の理論パートではゼロ局面そのものを対象とした詳細な分析を行っているわけではな い。しかしながら、中央銀行の政策オプションである短期市場金利の調整ができない状況においては、そうでな い状況と比べ、トランスミッションに変容をきたし、全サンプルで示された∆lmとlyのような共和分関係が存 在する可能性が考えられる。よって、非ゼロ金利局面(80/1Q-99/1Q)とゼロ金利局面(99/2Q-03/2Q)で分析区間 を2分する意義が見出せよう。ただし、実証分析を行うに際してはゼロ金利局面のサンプル数が決定的に不足し

(n=18)、有意な結果を導けない可能性が高い。ゆえに、代替案としてAPPENDIXにて非ゼロ金利局面(80/1Q〜

99/1Q)を別途推計して全サンプル期間(80/1Q〜03/2Q)との比較を行ってみた。結果全ての変数の組み合わせに

ついて有意な共和分の関係は依然見出せなく、グレンジャーの意味合いでの因果性に大幅な変化をきたすもので もなかった。

11単位根を持っていると考えられる定常化していないデータで回帰をしても、その結果は信用できない可能性がある。ただ、単位根を持つ 系列でも、長期的な関係が保たれている場合があり、その際単純に階差をとると長期的関係に関する情報を失してしまうことになる。よって、

ECTにより長期関係を考慮するECMを用いる妥当性があることになる。共和分とECMに関するより詳細はGreene(1997)[36]参照。

12ここでの係数制約はα2i= 0 (i= 1,· · ·, s)である。

表5.8:ErrorCorrectionModels 3lags6lags9lags12lags Dependent variableIndependent variableErrorcorrec- tiontermShort-run WaldtestErrorcorrec- tiontermShort-run WaldtestErrorcorrec- tiontermShort-run WaldtestErrorcorrec- tiontermShort-run Waldtest ∆ly∆2lm1-2.0664341.895240-1.5719981.389510-1.7093681.198918-2.2959741.119939 (0.0420)**(0.1370)(0.1204)(0.2308)(0.0924)*(0.3120)(0.0257)**(0.3644) {-6.404036}[-6.178824]{-6.345250}[-5.942930]{-6.207020}[-5.620016]{-6.149350}[-5.369532] ∆2 lm1∆ly-2.4755630.940814-2.8617861.096851-2.2851640.805575-2.3068070.586636 (0.0154)**(0.4249)(0.0055)***(0.3727)(0.0257)**(0.6127)(0.0249)**(0.8433) {-6.360617}[-6.136919]{-6.398341}[-5.998796]{-6.403603}[-5.820750]{-6.250763}[-5.476604] M⇔YM⇔YM⇔Y ∆ly∆2 lm2-0.8705751.763867-0.8712270.995011-1.0178430.853510-1.6844630.893073 (0.3866)(0.1607)(0.3866)(0.4355)(0.3127)(0.5707)(0.0980)*(0.5593) {-6.396054}[-6.170842]{-6.310884}[-5.908565]{-6.158515}[-5.571510]{-6.082798}[-5.302980] ∆2lm2∆ly-3.3260271.682167-2.2493991.122292-2.3873450.948310-2.4565140.792280 (0.0013)***(0.1773)(0.0275)**(0.3581)(0.0200)**(0.4907)(0.0173)**(0.6561) {-7.299583}[-7.075885]{-7.251209}[-6.851664]{-7.158890}[-6.576037]{-7.204767}[-6.430609] M⇔Y ∆ly∆2lm3-0.6918470.281986-0.6233180.410099-0.8521820.474168-1.4933380.659986 (0.4910)(0.8383)(0.5351)(0.8700)(0.3974)(0.8865)(0.1413)(0.7808) {-6.326239}[-6.101027]{-6.249439}[-5.847120]{-6.092478}[-5.505473]{-6.014272}[-5.234454] ∆2 lm3∆ly-2.4803171.431117-2.0197731.423660-2.1911630.870350-2.6920671.099294 (0.0152)**(0.2398)(0.0471)**(0.2175)(0.0321)**(0.5561)(0.0094)***(0.3798) {-7.483513}[-7.259816]{-7.463174}[-7.063629]{-7.363633}[-6.780780]{-7.379118}[-6.604960] ∆ly∆2 lm4-0.3229170.236262-0.2871630.764640-0.5054460.816482-0.9760770.690740 (0.7476)(0.8708)(0.7748)(0.6001)(0.6150)(0.6031)(0.3335)(0.7528) {-6.320273}[-6.095060]{-6.275298}[-5.872978]{-6.134605}[-5.547601]{-6.007712}[-5.227894] ∆2lm4∆ly-2.9814601.891574-2.2368761.158610-1.9791280.752478-2.4523540.890480 (0.0038)***(0.1376)(0.0284)**(0.3381)(0.0522)*(0.6598)(0.0175)**(0.5616) {-8.132203}[-7.908506]{-8.107226}[-7.707681]{-8.065512}[-7.482659]{-8.080712}[-7.306554] Errorcorrectiontermの数値はt値、Short-runWaldtestの数値はF値、()はp値,*,**,***は10%,5%,1%水準 {}はAIC(赤池情報基準量)、[]はSIC(シュワルツ情報基準量)を示す