ミクロ経済 2016micro6

(1)

1

経済第₆回析演習

担当講師長塚昌生

氏学籍番号担当課題

課題

析結果ン文章整形長塚出

作成セッ

R

日作業手順白菜セッ演習各自菜指定

析環境作成

菜生産地ンン消地ンン検索

セセッ作成

セ作成

R ^実行

作成

0 ^． ^{ータ分析環境の作成}

ソコン立くいッ _2016micro

前作業用作成くい

次 _Google等検索ンン立日作業多い _Youtube等遊

いくい検索画面長塚昌生 _or masaonagatsuka ^検索 ^担当講

師 _HP あ

(2)

2

HP ^講義資料 ^経済

経済講義資料ペい _20160525○○

作業ンくい

．野菜の生産地ンキン、消費地ンキンの検索

検索ンン地域入物検索菜等生産消地ンン

ペッ来農水省 _HP ₁次取得望い

時間都合今回使用

生産地ンン白菜 _H26

順位降順表示

コペ各自他菜行う論文ン

表手打込埋くい

(3)

3

．エセでのータセッの作成

次セセッ作成

作業 _2016micro 中 _hakusai 新作成

くい各自演習 _nasuや_daikon 作成

検索ンン検索内検索欄青果物

検索

11^件 ^出 H26 ^果物 ^並 ^い ^ほう ^成24

青果物卸売場調査報告産地別言うペあペ移

くい ₁ ₁₂ あ ₁ 個先ほ作ッ

2016micro > hakusai ^ン

様成₂₅ 菜主要消地域別産地別卸売数及卸売価格_1-1～_1-8

いうペ成₂₅ ₁ ₁₂ くい _hakusai

ン

様成₂₆ 菜主要消地域別産地別卸売数及卸売価格_1-1～_1-8 い

うペ成₂₅ ₁ ₁₂ くい _hakusai

ン

36^個 ^セ ^ン 2016micro ^ン ^い

20160525hakusai_template.xls ^いう ^セ ^開

セン _year _month 埋い

HokkaiQ ^埋 ^い ^埋 ^い

(4)

4

くい成₂₄ ₁ ₂₀₁₂ セ開計い

行 [ctrl] + [shift] + [^→] 1^行選択 ^コ 2012 1

ペ

2012 1 2014 12 ^行 ^作 ^一度 ^前

保存 hakusai_data hakusai ^保存 ^く

い

作成 20160625hakusai ^存在 ^い ^い人

失敗人わい人開いいくい

(5)

5

．エセでフの作成

hakusai_data ^開い ^く ^い ^作

概観析い

各地域別生産卸売価格海道全体幌東

全体台関東全体京浜九州全体九州全体大都圏入子式

い点注意全国総生産 _(TotalQ) 全国均価格_(AvergeP)

作成

セ最後₂列新 _TotalQ _AverageP いう変数作

TotalQ 1^行 ^幌 ^台 ^京浜 ^九州 ^除い ^地域 ^生産 Q ^足 ^合わ

計算行い (=SUM(C2,G2,K2,O2,Q2,S2,U2,W2,Y2))

AverageP 1^行 ^幌 ^台 ^京浜 ^九州 ^除い ^地域 ^卸売価格 ^均

計算行い (=AVERAGE(D2,H2,L2,P2,R2,T2,V2,X2,Z2))

1 ^生産 ^均価格 ^出来 ^ッ 3 ^総生産 ^均価

格求くい

計算 hakusai2014_2016 ^前 ^保存 ^く ^い

(6)

6

均価格推移

新いセ hakusai2014_2016 ^開い hakusai2014_2016

[Cntl] + [A] ^全範 ^選択 [Cntl] + [C] ^コ

新いセ右ッ値_(V)

新いセ hakusai_graph ^前 ^保存

今回系列少い価格度別取新い列作成

作成¹

hakusai_graph year month AverageP ^コ

[Sheet2] ^ペ 12 ^価格 13 ^価格 14 ^価格 ^列 ^作

度取

12 ^価格 13 ^価格 14 ^価格 ^部 ^選択 ^挿入 ^折 ^線

白菜別価格推移

生産卸売価格推移

hakusai_graph year month TotalQ AverageP ^コ

[Sheet3] ^ペ

1 _系列 _複数 _作成 _手順 _セ _度別 _検索

出く http://www4.synapse.ne.jp/yone/excel2010/excel2010_graph_ore2.html

(7)

7

year month TotalQ AverageP ^い month TotalQ

間列挿入 _yearmonth 作成 _2012/1 打込自動的 _Jan-12

変換ッ ₁₄ 作成

yearmonth TotalQ AverageP ^全範 ^選択 ^挿入 ^棒

い価格数棒く

棒右ッ系列種類変更

(8)

8

AverageP [ ^種類] ^集合縦棒 ^→ ^折 ^線 [^第2^軸] ^ッ

白菜生産均価格推移保存

操作変数取得

推計操作変数気象必要検索ンン気象庁検索

気象庁_HP 各種資料過去気象検索

都道府県検索茨城妻最大生産地ほい各自菜

場所異注意 ₂₀₁₂ 値表示セコ

ペ続 ₂₀₁₃ ₂₀₁₄ 合計降水均気温

日照時間外削除

20160525weathertemplate ^前 ^保存 ibaraki_weather

hakusa_graph ^開 ^度 ^あわ 20160525whethertemplate

気象

前保存種類_CSV 選択 hakusai2012_2014 ^前

保存

※

hakusai2012_2014 R ^込 ^析 ^使う ^大

(9)

9

． _R スプの実行

R ^い

R ^統計ソ ^いう ^無料 ^いう ^く ^自由 ^意味

ソコ公開使用者新ッ自由作成

世界中人使う出来爆発的使用者増加中

R ^基

R ^言語 script^画面 ^書 ^込 ^コンソ ^画面 ^出力 ^使用

R ^セッ ^ッ

R ^開い File Change directory (^日 ^語 ^変更)

ッ置い 2016micro > hakusai ^指定 OK

ッ行方コン自 ○○ ッ

各自析行う際 _nasu等変更

20160525R_hakusai_scriptfile ^いう ^開く

R New script ^新 ^い ^開い

20160525R_hakusai_scriptfile ^内容 [Ctrl]^＋[A] ^全選択

[Ctrl]^＋[C] ^コ ^新 ^い ^画面 [Ctrl]^＋[V]

(10)

10

前保存 20160625hakusai

hakusai hakusai2012_2014.csv ^入 ^い ^確認

1^行 ^実行 ^いく

(11)

11

R ^解

# ^記号 ^込 ^い ^いう性質 ^利用 ^各

解行い

##^白菜 ^需要関数 ^推定##

#1. ^ン

#2. ^ン ^最小 ^乗法推定

#3.^操作変数 ^用い ^時方程式 2^段階最小 ^乗法推定

#4.^需要 ^{価格弾力性} ^推定

##1. ^ン ##

hakusai<-read.csv("hakusai2012_2014.csv",header=TRUE)

解

A<-B B ^{言う対象物} A ^格納

read.csv csv ^込

"hakusai2012_2014.csv" ^変数 ^区 "^○" ^行う

header=TRUE ^込 1^行目 ^変数 ^場合TRUE ^変数 ^い場合

FALSE

# ^込 #

head(hakusai,3)

# ^込 3^行表示 ^ッ #

出力結果一部略

> head(hakusai,3)

year month hokkaiQ hokkaiP sapporoQ sapporoP tohokuQ tohokuP 1 2012 1 1674 68 1515 67 2465 62 2 2012 2 1660 83 1534 82 2598 79 3 2012 3 1215 136 1136 136 2029 122

解

込 ₃行目出力いう head(data, 3) ^変

数 ₁行 ₂行出い込確認 _OK！

(12)

12 attach(hakusai)

# hakusai ^直接 ^セ ^変数 ^式 ^入 #

ッ関数使わい場合推計式指定変数指定い

う長く間違えやい _attach否定派人い

例ン最小乗法

attach^あ model1<-lm(TotalQ~AverageP)

attach model1<-lm(hakusai$TotalQ~hakusai$AverageP)

変数指定あ必要あ

##2. ^ン ^最小 ^乗法推定##

model1<-lm(TotalQ~AverageP)#lm:linear model(regression), Y~X:X Y ^回帰 # summary(model1)#^結果 ^表示(^推定 ^式)#

出力結果 Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 70165.8 10267.6 6.834 7.27e-08 *** AverageP -238.4 136.7 -1.743 0.0903 . ---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 18560 on 34 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.08206, Adjusted R-squared: 0.05506 F-statistic: 3.04 on 1 and 34 DF, p-value: 0.0903

解

方大 _Y ＋ _X＋ε いう回帰析 _X ₁変均的 _Y

変示非明変数_Q 出い

Coefficients ^係数 Y ^＋ X^＋ε ^いう

Estimate ^係数 ^推定値 ^値 Intercept AverageP ^相当

Std. Error ^標準誤差 ^係数 ^示

t value t^値 ^係数 ^確 ^表 ^一般 2 or 2 ^い値

Pr(>|t|) p^値 t^値 ^ネ ^表現 ^係数 ^確 ^表 0 ^近いほ ^い

推定結果生産 _{Q 70165.8}＋_-238.4P いう価格_P ₁

取引 _Q _238.4 価格_P い意推定値い

信頼い結果いう

(13)

13

plot(model1)#( ^式) ^残差 ^ッ ^あ ^ッ #

解

plot^関数 ^散 ^く関数 Y^軸X^軸 ^指定 ^普通 X Y ^い ^散

得いい散当具合

示正規_QQ ッ出力

##3.^操作変数 ^用い ^時方程式 2^段階最小 ^乗法推定##

#3.1 ^時方程式 ^推定#

##systemfit ^ッ ^ン ##

選択 Japan Tokyo(hyogo ^い) package “systemfit” library(systemfit)# ^ン "Systemfit" ^ッ ^出 #

# 8^行 ^推定 ^実行#

supA<-TotalQ~AverageP+factor(month)+IbaAveTemp##^{供給推計式} ^生産 Q ^価格P

＋次＋気温_##

demA<-TotalQ~AverageP##^{需要推計式} ^生産 ^価格P##

systemA<-list(supply=supA,demand=demA)##^需要 ^供給 ^定義## inst<-~IbaAveTemp+factor(month)##^{供給推計式} ^中 ^操作変数 ^定義## sysolsA<-systemfit(systemA,data=hakusai)##^第1^段階 ^推計##

summary(sysolsA)##^第1^段階 ^推計式 ^結果 ^表示##

sys2slsA<-systemfit(systemA,"2SLS",inst=inst,data=hakusai)##2^段階最小 ^乗法 ^実行

##

summary(sys2slsA)##2^段階最小 ^乗法 ^結果 ^表示##

(14)

14

出力結果通常 ₁段階_OLS

> supA<-TotalQ~AverageP+factor(month)+IbaAveTemp

> demA<-TotalQ~AverageP

> systemA<-list(supply=supA,demand=demA)

> inst<-~IbaAveTemp+factor(month)

> sysolsA<-systemfit(systemA,data=hakusai)

> summary(sysolsA)

systemfit results method: OLS

N DF SSR detRCov OLS-R2 McElroy-R2 system 72 56 11784221653 1.13434e+15 0.538174 0.985458

N DF SSR MSE RMSE R2 Adj R2 supply 36 22 72903876 3313813 1820.39 0.994286 0.990909 demand 36 34 11711317777 344450523 18559.38 0.082062 0.055064

The covariance matrix of the residuals supply demand

supply 3313813 2665630 demand 2665630 344450523

The correlations of the residuals supply demand supply 1.0000000 0.0788992 demand 0.0788992 1.0000000

OLS estimates for 'supply' (equation 1)

Model Formula: TotalQ ~ AverageP + factor(month) + IbaAveTemp

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 68584.17057 2511.83542 27.30440 < 2.22e-16 *** AverageP -2.83566 20.27107 -0.13989 0.89002201 factor(month)2 -651.76464 1582.59598 -0.41183 0.68444704

(15)

15

factor(month)3 -16838.71774 3537.30235 -4.76033 9.4278e-05 *** factor(month)4 -21388.99645 5578.10723 -3.83445 0.00090236 *** factor(month)5 -20409.65524 8306.07342 -2.45720 0.02235611 * factor(month)6 -24801.52955 9931.80031 -2.49718 0.02049277 * factor(month)7 -21021.16444 11972.92331 -1.75573 0.09305067 . factor(month)8 -20651.98225 13030.17785 -1.58493 0.12725152 factor(month)9 -6738.13840 11191.45106 -0.60208 0.55327673 factor(month)10 23120.20560 7850.75160 2.94497 0.00748922 ** factor(month)11 12433.52042 4283.68926 2.90253 0.00825738 ** factor(month)12 14869.45922 1778.22785 8.36195 2.8099e-08 *** IbaAveTemp -589.96331 524.22587 -1.12540 0.27254816 ---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 1820.388026 on 22 degrees of freedom Number of observations: 36 Degrees of Freedom: 22

SSR: 72903876.413505 MSE: 3313812.56425 Root MSE: 1820.388026 Multiple R-Squared: 0.994286 Adjusted R-Squared: 0.990909

OLS estimates for 'demand' (equation 2) Model Formula: TotalQ ~ AverageP

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 70165.813 10267.637 6.83369 7.2735e-08 *** AverageP -238.411 136.749 -1.74343 0.090297 . ---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(16)

16

♯次 ₂段階_OLS 実行

> sys2slsA<-systemfit(systemA,"2SLS",inst=inst,data=hakusai)

> summary(sys2slsA)

出力結果

systemfit results method: 2SLS

N DF SSR detRCov OLS-R2 McElroy-R2 system 72 56 12429210008 1.52301e+15 0.512897 0.980766

N DF SSR MSE RMSE R2 Adj R2 supply 36 22 97911452 4450521 2109.63 0.992326 0.987791 demand 36 34 12331298556 362685252 19044.30 0.033468 0.005040

The covariance matrix of the residuals supply demand

supply 4450521 9546237 demand 9546237 362685252

The correlations of the residuals supply demand supply 1.000000 0.237608 demand 0.237608 1.000000

2SLS estimates for 'supply' (equation 1)

Model Formula: TotalQ ~ AverageP + factor(month) + IbaAveTemp Instruments: ~IbaAveTemp + factor(month)

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 7.41391e+04 1.13555e+10 1e-05 0.99999 AverageP -5.85220e+01 1.13836e+08 0e+00 1.00000 factor(month)2 3.25883e+02 1.99853e+09 0e+00 1.00000 factor(month)3 -1.14406e+04 1.10351e+10 0e+00 1.00000 factor(month)4 -1.33236e+04 1.64876e+10 0e+00 1.00000

(17)

17

factor(month)5 -8.48910e+03 2.43683e+10 0e+00 1.00000 factor(month)6 -1.00252e+04 3.02061e+10 0e+00 1.00000 factor(month)7 -3.05288e+03 3.67313e+10 0e+00 1.00000 factor(month)8 -2.09563e+02 4.17890e+10 0e+00 1.00000 factor(month)9 1.12099e+04 3.66898e+10 0e+00 1.00000 factor(month)10 3.44447e+04 2.31498e+10 0e+00 1.00000 factor(month)11 1.80996e+04 1.15828e+10 0e+00 1.00000 factor(month)12 1.59404e+04 2.18927e+09 1e-05 0.99999 IbaAveTemp -1.37227e+03 1.59921e+09 0e+00 1.00000

2SLS estimates for 'demand' (equation 2) Model Formula: TotalQ ~ AverageP

Instruments: ~IbaAveTemp + factor(month)

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 83300.992 13769.857 6.04952 7.4284e-07 *** AverageP -421.875 187.149 -2.25422 0.030738 * ---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(18)

18 解

出力全部書大最後 _2SLS 出力第₁段階供給

ッ与え変数入回帰実行結果入需要回帰

析い来いい解い最後

供給ッ入需要関数推定係数 _-238.4 _-421.8 傾

急いう

#3.2. ^コン ^変数 ^追加 ^推計 ^精度 ^ッ ^飛

い _#

#month*price dummy supB<-

TotalQ~AverageP+factor(month)+IbaAveTemp+factor(month)*AverageP##SupplyEquat ion##

demB<-TotalQ~AverageP##Demand Equation##

systemB<-list(supply=supB,demand=demB)##Define Supply and Demand as System## inst<-~IbaAveTemp+factor(month)+factor(month)*AverageP##Define Instrumental Variable for supply##

sysolsB<-systemfit(systemB,data=hakusai)##1st system estimation## summary(sysolsB)##Summary table for 1st estimation##

sys2slsB<-systemfit(systemB,"2SLS",inst=inst,data=hakusai)##System fit for 2SLS## summary(sys2slsB)##Summary table for 2SLS estimation##

#2month_lag_dummy supC<-

TotalQ~AverageP+factor(month)+IbaAveTemp+lag(month,2)##SupplyEquation## demC<-TotalQ~AverageP##Demand Equation##

systemC<-list(supply=supC,demand=demC)##Define Supply and Demand as System## inst<-~IbaAveTemp+factor(month)+lag(month,2)##Define Instrumental Variable for supply##

sysolsC<-systemfit(systemC,data=hakusai)##1st system estimation## summary(sysolsC)##Summary table for 1st estimation##

sys2slsC<-systemfit(systemC,"2SLS",inst=inst,data=hakusai)##System fit for 2SLS## summary(sys2slsC)##Summary table for 2SLS estimation##

(19)

19

#4.^需要 ^{価格弾力性} ^推計#

# ^時方程式 ^推計式 ^対数log ^推定 ^需要 ^{価格弾力性値} ^求 #

supD<-log(TotalQ)~log(AverageP)+IbaAveTemp+factor(month) demD<-log(TotalQ)~log(AverageP)

systemD<-list(supply=supD,demand=demD) inst<-~IbaAveTemp+factor(month)

sysolsD<-systemfit(systemD,data=hakusai) summary(sysolsD)

sys2slsD<-systemfit(systemD,"2SLS",inst=inst,data=hakusai) summary(sys2slsD)

出力結果

途中飛

2SLS estimates for 'demand' (equation 2) Model Formula: log(TotalQ) ~ log(AverageP) Instruments: ~IbaAveTemp + factor(month)

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 13.828972 1.299951 10.6381 2.3377e-12 *** log(AverageP) -0.712626 0.307101 -2.3205 0.026448 * ---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.368823 on 34 degrees of freedom Number of observations: 36 Degrees of Freedom: 34 SSR: 4.625024 MSE: 0.13603 Root MSE: 0.368823

Multiple R-Squared: 0.005042 Adjusted R-Squared: -0.024221

解

対数取回帰析弾力性推定詳く計経済学

聞く教員聞いくい log(AverageP) ^推定値 -0.71 1 ^小 ^い

白菜必需品価格弾力性小い財あ ₁₀ 水準意

(20)

20

．ポーの作成

各自指定菜様析終え

次 ₃点開いくい

(1) 20160626MSword ^ン

(2) 20160626MSword ^解 (3) 20160626^{推定結果表}

(1) ^各自 ^表 ^結果 ^結果 ^明 ^う ^文

章編集くい書い前保存各自 nagatsuka_nasu

前課題入保存くい

(2) ^書 ^方 ^注意書 ^く ^く ^い (3) ^最後 ^推定結

果張表各自推定結果張保存いく

い

各自作業進保存くい

書あ添

1 ^文

2 ^作成 ^セ ^セッ

3 R ^実行 ^形式 ^保存

件中間

文長塚先生

○○

出い

査収ほく願いい

○○ 書い

[email protected] ^出 ^締 5 31^日午後24 00

ミクロ経済 2016micro6

0 ． ータ分析環境の作成

．野菜の生産地 ンキン 、消費地 ンキン の検索

．エ セ での ータセッ の作成

．エ セ で フの作成

hakusai2012_2014 R 込 析 使う 大

． R ス プ の実行

． ポー の作成

0 ^． ^{ータ分析環境の作成}

．野菜の生産地ンキン、消費地ンキンの検索

．エセでのータセッの作成

．エセでフの作成

hakusai2012_2014 R ^込 ^析 ^使う ^大

． _R スプの実行

．ポーの作成