(係数推定値 )の解釈に関

ǍąɉȲɛɅ

 本稿の目的は，テイラー･ルール型政策 反応関数を利用して日本の金融政策運営に 関する実証分析を行い，1980年代後半以 後における利子率スムージングの存在を検 証することである。具体的には，推定の主 な対象を説明変数における短期金利の1期 ラグ値として，利子率スムージングを支持 する部分調整メカニズムを検証することで ある。先行研究で指摘される日本における 金融政策ミスは利子率スムージングによっ て説明できるのか，これが本稿の問題意識 である。

 日本の金融政策について，テイラー･ルー ル型政策反応関数を用いた分析は多い¹。 短期金利の1期ラグ値の係数推計値の有意 性が高く，1に近い値をとっていることが 共通の結果である。だが，先行研究では，

利子率スムージングに焦点をあてた係数推 定値の解釈に至っていない。本稿は，短期 金利１期ラグ値

(係数推定値 )の解釈に関

  分 析 に は，English et al[14]の ア プ ローチを利用した。このアプローチでは，

利子率スムージングを支持する部分調整メ カニズムと，利子率スムージングを否定す る系列相関メカニズムの2つの仮説に基づ いた推定モデルを構築し，実証結果を検討 している²。短期金利の1期ラグ値と

AR(1)

 English et al [14]では名目短期金利を 被説明変数にしており，他方で金融政策ミ スを指摘した日本の先行研究では実質短期 金利を被説明変数にしているため，本稿で は両方の推定を行なった。名目短期金利と 実質短期金利の両方を推定に用いることで，

English et al[14]モデルの，日本のデー

 本稿の構成は次の通りである。第2節で は3段階の推定ステップと利用するモデル

追加した³。

 以下で，3段階の推定ステップと利用す るモデルについて説明する。

3.2ąࡊႨૺɈైฤ 

(1)

(2)

 まず，部分調整の政策反応関数と，系列 相関の政策反応関数を推定することから実 証分析は始まる。

 部分調整メカニズムを組み込んだ政策反 応関数は(1)式のように書くことができる⁴。 こ こ で， は 短 期 金 利，

π 

GDPギ ャ ッ プ，  

1期ラグ値の係数 (慣性値 )である。

 他方で，AR(1)の系列相関を組み込んだ 政策反応関数として

(2)式を考える。υは

ρは系列相関の係数である。

 (1)式では各ギャップに対して1−λの 割合で毎期調整されることが仮定され，

(2)式では系列相関の階差に対して1−ρ

3.3ąިੇૺɈైฤǍ

(3) (4) (5)

 (1)式の階差を計算すると

(3)式が得ら

ˆ = 

 ＋

π 

＋   

＋  

= (1 λ) ˆ ＋λ  

＋ε

ˆ = 

 ＋

π 

＋   

＋  

= ˆ  ＋υ

GDP･外

為ギャップのデータ加工ついて説明する。

第４節では名目短期金利を被説明変数にし た推定結果を，第5節では実質短期金利を 被説明変数にした推定結果を報告する。第

4節の結果を受けて第5節の推定を行なう

ǎąైฤၫၭɂʺʟ˃

  本 稿 で 利 用 す る

English et al [14]の

ǍąࡊႨૺɈైฤ：部分調整メカニズムを

ǎąިੇૺɈైฤǍ：部分調整の政策反応

ǏąިੇૺɈైฤǎ：部分調整の係数と系

部分調整メカニズムと

AR(1)の系列相関

階差をとった方程式を導出して利用する。

推定式を導出するプロセスで，部分調整の 係数と系列相関の係数は識別されている。

  本 稿 で は， 分 析 の 順 序 は

English et al[14]に従いながらも，回帰方程式の関

でインフレ率を説明変数にして推定してい る項をインフレギャップにして，外為

(円

/USドルレート )ギャップを説明変数に

υ=ρ υ

＋ε

∇ = (1 λ) ∇

ˆ  ＋ (1 λ) (ˆ

)＋ε

∇ =  ∇

ˆ  ＋ (1 ρ) (ˆ

)＋ε

∇ = α ∇

ˆ  ＋β (ˆ

)＋ε

現実の短期金利の1期前の差，の2つに対 して同じ割合1−λで今期の現実の短期金 利が部分調整されることを表している。

 (2)式の階差を計算すると

(4)式が得ら

ρの割合で今期

=1

 部分調整の存在を確認するために

(5)式

∇

ˆ  の 係 数 が 1であることを実証に利用する。部分調整

α=1

逆に，部分調整メカニズムλが存在するの であれば，αの推定値は1にならない。

3.4ąިੇૺɈైฤǎ

(6)

(7) (8)

ρを同時に推定する。推定の準備として，

λとρを同時に推定するための定式化を行

 政策反応係数の基本式に，部分調整メカ

ニズムと

AR(1)の系列相関の両方を組み

込むと，(6)式のように表される。そして，

(6)式の階差を計算すると(7)式が得られる。

 本稿の分析結果は，(7)式における，λ の推定結果に依存している。

 (7)式の特徴は次の3点である。第1に，

テイラー･ルール推計値の今期の変化

∇ ˆ  

金 利 の1期 前 の 差

(ˆ )を 使 っ て， λ

(3)式及び (4)式

(1 λ) (1 ρ)と第３項の係数λ ρに見られ

ρが，(7)式の中で対称的に表れている。

第3に，(7)式はλ＝０であれば

(3)式に

ρ＝０であれば (4)式に等し

 (8)式は，λとρを識別せずに，両者の 存在を仮定した推定式である。(3)式及び

(4)式から分かるように，λとρの一方だ

γ＝０になり，現

∇

ˆ

して，

λとρの両者が存在していることを

確認する試みである。

Ǐąɼˋʭ˄ĆHEQĆެڻʆʻʛʯɈोപ

)，実質 GDP(季節調整済み )，円 /USドルレート，有担保コール翌日物レー

GDP，円 /USドル

 ギャップの定義･算出は，地主

[3]の手

 インフレギャップ，GDPギャップ，外 為ギャップは，それぞれ次のように定義さ れる。

 インフレギャップ≡

CPIインフレ率−

 インフレ･トレンド率

 GDPギ ャ ッ プ ≡ 実 質

GDP対 数 値 −

 外為ギャップ≡円

/USドルレート対数

ˆ = 

 ＋

π 

＋   

＋  

= (1 λ) ˆ ＋λ  

＋υ

∇ = (1 λ) ∇

ˆ ＋(1 λ) (1 ρ) (ˆ

)＋λ ρ ∇

-1

＋ε

∇ =α ∇

ˆ  ＋β (ˆ )＋γ ∇

-

＋ε

υ=ρ υ

＋ε

 インフレギャップと外為ギャップは，対 数値のギャップであるために近似的にパー セント表示と考えることができ，推定には

100を乗じた値を利用した。

 CPIインフレ率は，消費税や健康保険料 率の変化の影響を考慮して算出した。消費 税に関しては，1989年第2四半期〜1990 年第1四半期で1.3％を，1997年第2四半期

〜1998年第1四半期で1.5％を，インフレ

率

(対前年同期比 )から差し引いた。健康

保険料率に関しては，1997年第4四半期〜

1998年第3四半期で0.2％を，インフレ率

(

)を中心とした10年間の

トレンド率の加工に利用したのは1971年第

1四半期〜1998年第4四半期の CPIである。

 GDPトレンドは，2次トレンドを用いて 算 出 し た。1975年 第

1

2次トレンドの推定を行った。以後の時期

GDPトレ

GDPトレンドを推定する方法もあるが，

この方法を利用するとバブル期の金融引締 め不足が検出されない。

 外為トレンドには，当該期

(

)を中心

/USドルレートの平均

1970年 第1

半期の円

/USドルレートである。

 政策反応関数左辺の被説明変数，短期金 利には，有担保コール翌日物レートを用い

た。有担保コール翌日物レートを用いたの は， 第4節 で1970年 代 か ら1990年 代 に かけて継続したデータが必要になるためで ある。第3節の推定で名目短期金利を用い，

第4節の推定で実質短期金利を用いた。名 目短期金利には有担保コール翌日物レート を，実質短期金利には有担保コール翌日物 レートから同期の

CPIインフレ率を差し

 推定期間は，1986年第1四半期〜1998年 第4四半期を主対象とした。この期間にし た 理 由 と し て2点 挙 げ ら れ る。 第1は，

｢バブル以後｣の時期における利子率スムー ジングを抽出することが本稿の目的である ことによる。第2は，1986年第1四半期以 後で金融政策ルールに変化が見られること による。なお，1999年第1四半期以後は，

｢ゼロ金利政策 ｣が導入され，明らかに利 子率スムージングが行なわれているため，

推定期間から外している。

 本稿の実証分析は政策反応関数の推定で あるため，説明変数間の内生性の問題や，

誤差項に混入する様々な政策上の認識エ ラーが発生する。そこで，実証分析にあた り， 全 て の 推 定 で 一 般 化 モ ー メ ン ト 法

(Generalized Method of Moments，

GMM)を使用した

 GMMの操作変数には，全ての推定モデ ルで，定数項，インフレギャップ･

GDP

4期ラグ (1〜4期前まで )を用いた。次節

自由度＝操作変数の数

(17)−説明変数の

 また，次節以降の表1〜13では，第1四半

期〜第4四半期をQ1〜Q4と表記している⁸。

ǐąშᄆ඗ࡖࣸᆀɂᆀાᆎʑʸĜʐˋʈ

セットになる。名目値を用いるのは，日本 のデータを利用して，English et al [14]

モデルの日本における妥当性を検証するた めである。以下では，English et al [14]

の3段階のステップに従って推定結果を報 告する。

5.2ąࡊႨૺɈైฤ 

 表1が部分調整モデルの推定結果を，表

2が系列相関モデルの推定結果を示したも

Jテストの棄却域に入っていない

れるため，推定結果の比較が可能となる。

 まず，部分調整モデルの推定結果を検討 する。インフレギャップ･

GDPギャップ

先行研究と同様の結果となった。

 次に，系列相関モデルの推定結果を検討 する。外為ギャップの有意性や解釈につい 意性が高く符号も正しいが，係数値と有意 性は，部分調整モデルと比べて低い。系列 相関の係数値ρは1に近く，有意性も高い。

 λが -1の，ρがυ-1の係数であることを 考慮すると，上記の推定結果は，様式は異 なるが，各々が名目短期金利の慣性を抽出

࿍ 2āငယ෮౲ʺʟ˃Ɉైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：5.137202，J-test P‐値：0.953239，自由度 12

0 1

2

₃ λ

3.443106 0.837453 0.545625 0.007225 0.803309

0.506803 0.312218 0.144216 0.034495 0.066780

6.793777 2.682266 3.783392 0.209459 12.02917

0.0000 0.0101 0.0004 0.8350 0.0000

࿍ 3āृᇙഊ࠲ʺʟ˃Ɉైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：7.211088，J-test P‐値：0.843354，自由度 12

0 1

2

₃ ρ

1.995725 0.362720 0.151527 0.029767 0.929440

1.121112 0.156487 0.088076 0.008723 0.029811

1.780129 2.317887 1.720415 3.412310 31.17729

0.0815

0.0249

0.0919

0.0013

0.0000

していることになる。

5.3ąިੇૺɈైฤǍ

 部分調整メカニズムの存在を確認する

(5)式の推定結果は，表3で示されている。

 定数項，インフレギャップ･

GDPギャッ

∇

ˆ

 (ˆ

)の係数βの推定値は約0.197で

あり，

1％水準で有意となっている。 (ˆ

)

(3)･ (4)式の関数形のどちらに (1 λ)

または

(1 ρ)を係数として含まれているた

め，βの係数値･有意性からλとρを比較 した検証はできない。

5.4ąިੇૺɈైฤǎ

 (7)式によるλとρを同時に推定した結 果は表4で示され，分析のロバストな部分 の抽出を試みた

(8)式の推定結果は表5で

入っていないため，(7)式及び

(8)式のモ

 まず，表4の推定結果を検討する。定数 項，インフレギャップ･

GDPギャップ･外

部分調整モデル推定値を再現したものと なっている。

 λの係数推定値は約0.765，1％水準で 有意と，部分調整モデル

(表 1)における 1期ラグ値とほぼ同じ結果となった。他方

AR(1)の係数値とは異なる結果となった。

 次に，表5の推定結果を検討する。定数 項，インフレギャップ･

GDPギャップの

∇

ˆ

ρ

α

β

γ

0.388であり，ともに10％水準となってい

(4)式と (8)式の比較から分か

∇

ˆ

 表7の推定結果から利子率スムージング

係数推定値 標準誤差 統計量 ‐値

0 1

2

₃ α β

3.502854 0.910122 0.543933 0.009143 0.246780 0.197027

0.422808 0.349184 0.132652 0.034726 0.138701 0.053754

8.284748 2.606428 4.098199 0.263279 1.779227 3.665340

0.0000 0.0123 0.0002 0.7935 0.0818 0.0006

࿍ 4āިੇʺʟ˃ )6* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：6.369254，J-test P‐値：0.847626，自由度 11

には部分調整メカニズムと系列相関メカニ ズムの両者が影響していることが確認され，

表8の推定結果から両者の存在が分析のロ バストな要素であることが確認された。

 本節では，被説明変数の短期金利に実質 値を利用した推定を行なう。実質値を用い ると，1980年代後半以後の日本における 金融政策ミスを指摘した先行研究，地主

[3]･ [4]及び地主･黒木･宮尾 [5]と同質

English et al[14]モデルを利用するためである。

6.2ąࣸᅃ౱઄˃Ĝ˃ɂএଌඩćಪ਄ॸ࢞

ɅȤȫɥࣸᅃ౱઄ʷʑɈૄ฾

(9)

1986〜98年 の バ ブ ル 期 以 後 の 金 融 政 策

推 計 式 は

(9)式 で あ り， (被 説 明 変 数 )

 バブル期前の金融政策ルールは，インフ レへの反応が約0.236，GDPへの反応が 約0.680と，インフレへの反応が小さく，

GDPへの反応が大きい。バブル期以後の

Ǒąଌଋ඗ࡖࣸᆀɂᆀાᆎʑʸĜʐˋʈ

ˆ = 

 ＋

π 

＋   

＋  

＋λ  

＋ε

࿍ 5āިੇʺʟ˃ )8* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：7.579933，J-test P‐値：0.750365，自由度 11

0 1

2

₃ λ ρ

3.657118 0.827643 0.525051 0.011140 0.764773 0.359566

0.466984 0.377332 0.153263 0.042683 0.085231 0.212772

7.831349 2.193411 3.425810 0.260986 8.972901 1.689908

0.0000 0.0334 0.0013 0.7953 0.0000 0.0978

࿍ 6āިੇʺʟ˃ )9* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：6.978656，J-test P‐値：0.727458，自由度 10

0 1

2

₃ α β γ

3.537009 0.735400 0.519384  

-0.004229 0.135494 0.191121 0.387703

0.536083 0.355263 0.132453 0.032082 0.156277 0.097682 0.212230

6.597872 2.070016 3.921282 -0.131834 0.867013 1.956560 1.826808

0.0000

0.0442

0.0003

0.8957

0.3905

0.0566

0.0744

䋺㪈㪐㪎㪌䌾㪏㪌ᐕ䈱᡽╷෻ᔕଥᢙ

㪄㪍 㪄㪋 㪄㪉 㪇 㪉 㪋 㪍 㪏 㪈㪇 㪈㪉 㪈㪋

㪈㪐㪎㪌 㪈㪐㪎㪍 㪈㪐㪎㪎 㪈㪐㪎㪏 㪈㪐㪎㪐 㪈㪐㪏㪇 㪈㪐㪏㪈 㪈㪐㪏㪉 㪈㪐㪏㪊 㪈㪐㪏㪋 㪈㪐㪏㪌 㪈㪐㪏㪍 㪈㪐㪏㪎 㪈㪐㪏㪏 㪈㪐㪏㪐 㪈㪐㪐㪇 㪈㪐㪐㪈 㪈㪐㪐㪉 㪈㪐㪐㪊 㪈㪐㪐㪋 㪈㪐㪐㪌 㪈㪐㪐㪍 㪈㪐㪐㪎 㪈㪐㪐㪏

䊁䉟䊤䊷䊶䊦䊷䊦 ⃻ታ୯䋨䉮䊷䊦䊶䊧䊷䊃䋩

ూ 2āࣸᅃ౱઄˃Ĝ˃ɂএଌඩć2:86 ġ 96 ༃Ɉ౱઄ཱܾबౘ

࿍ 7āʨʮ˃ࡖ೐Ɉࣸᅃ౱઄˃Ĝ˃（1975Q1

1985Q4，obs：44）

J-test：7.190298，J-test P‐値：0.844786，自由度 12，

係数推定値 標準誤差 統計量 ‐値

0 1

2

₃ λ

1.250208 0.236026 0.680014 0.024544 0.625624

0.172819 0.083294 0.278711 0.017155 0.101244

7.234185 2.833635 2.439856 1.430766 6.179352

0.0000 0.0073 0.0193 0.1605 0.0000

࿍ 8āʨʮ˃ࡖڬষɈࣸᅃ౱઄˃Ĝ˃（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：10.13264，J-test P‐値：0.604326，自由度 12，

係数推定値 標準誤差 統計量 ‐値

0 1

2

₃ λ

0.645784 0.183437 0.088896 -0.011825 0.716258

0.150746 0.050888 0.016731 0.005239 0.047592

4.283921 3.604695 5.313422  -2.257274 15.04986

0.0001

0.0008

0.0000

0.0287

0.0000

0.183，GDPへの反応が約0.089と，イン

バブル期前の金融政策ルールの反対方向へ と変化している。また，外為レートへの反 応は，両期間を通じてシステマティックに 対応していたか疑わしい結果となっている。

 バブル期前の金融政策ルールを，バブル 期以後のデータに適用して算出したものが 図1のテイラー･ルール値である¹¹。1975〜

85年の金融政策ルールが，1986〜98年の

 図1から，①1987〜88年に引締めが遅れ たこと，②1989〜1991年に引締めが不足 したこと，③1992年以降の緩和速度が鈍 すぎたこと，④1997〜98年における金融 緩和が不足･遅れたこと，の4点を読み取

ることができる。地主

[3]･ [4]及び地主･

黒木･宮尾

[5]は，これら4点を金融政策

6.3ąࡊႨૺɈైฤ

 表8が部分調整モデルの推定結果を，表

9が系列相関モデルの推定結果を示してい

Jテスト

 まず，表8の推定結果を検討する。イン フ レ ギ ャ ッ プ の 係 数 が 約0.646，GDP ギャップへの係数が約0.313と，インフレ への反応が大きく，

GDPへの反応が小さい。

外為ギャップの係数は有意だが，符号が逆 である。実質短期金利の1期ラグ係数λは 係数推定値と有意性がともに高い。部分調 整モデルは，表7の推定結果に関する長期 反応係数の算出であるため，その解釈は同

࿍ 9āငယ෮౲ʺʟ˃Ɉైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：9.035801，J-test P‐値：0.699870，自由度 12

0 1

2

₃ λ

2.275958 0.646495 0.313300 -0.041675 0.716258

0.229557 0.171104 0.037019 0.019594 0.047592

9.914550 3.778373 8.463229 -2.126971 15.04986

0.0000 0.0004 0.0000 0.0387 0.0000

࿍ :āृᇙഊ࠲ʺʟ˃Ɉైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：6.959307，J-test P‐値：0.860291，自由度 12

0 1

2

₃ λ

3.443106 0.837453 0.545625 0.007225 0.803309

0.506803 0.312218 0.144216 0.034495 0.066780

6.793777 2.682266 3.783392 0.209459 12.02917

0.0000

0.0101

0.0004

0.8350

0.0000

様である。

 次に，表9の推定結果を検討する。イン フレギャップの係数は有意だが，符号が逆 である。GDPギャップの係数推定値は小 さく，有意はでない。また，外為ギャップ については有意だが，係数推定値が小さい。

だが，AR

（1）

6.4ąިੇૺɈైฤǍ

 部分調整メカニズムの存在を確認する

(5)式の推定結果は，表10で示されている。

Jテストの結果は棄却域に入っていないた

ン フ レ ギ ャ ッ プ ･

GDPギ ャ ッ プ ･ 外 為

 (ˆ- -

)の係数βの推定値は約0.215で

あり，1％水準で有意となっている。他方 で，

∇

の係数αの推定値は約−0.179と，

1ではないものの有意性が低い。この結果

(10)

∇

の係数＝1の仮説を検定す るために，階差モデル

(10)式の推定を行

θ＝０の仮説が

∇

の 係 数 が1で は な く，

∇ = (1 θ) ∇

ˆ  ＋β (ˆ

)＋ε

࿍ 22āިੇʺʟ˃ )21* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：8.204651，J-test P‐値：0.694863，自由度 11

0 1

2

₃ α β

1.983359 0.693240 0.297060 -0.045437 1.178763 0.215086

0.368987 0.217514 0.045779 0.018924 0.143765 0.059161

5.375142 3.187106 6.489049 -2.401048 8.199261 3.635608

0.0000 0.0026 0.0000 0.0204 0.0000 0.0007

࿍ 21āިੇʺʟ˃ )6* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：8.204628，J-test P‐値：0.694865，自由度 11

0 1

2

₃ α β

1.983379 0.693259 0.297059 -0.045437 -0.178745 0.215089

0.368976 0.217517 0.045777 0.018924 0.143764 0.059161

5.375367 3.187154 6.489286 -2.401046 -1.243319 3.635688

0.0000

0.0026

0.0000

0.0204

0.2200

0.0007

部分調整メカニズムが存在していることに なる。推定結果は表11で示されている。J テストの結果は棄却域に入っていない。

θ

θは約1.179で有意性も高い。

これらより，

θ＝０の仮説は棄却され，実

6.5ąިੇૺɈైฤǎ

 (7)式によるλとρの同時に推定した結 果は表12で示され，分析のロバストな部分 の抽出を試みた

(8)式の推定結果は表13で

 まず，表12の推定結果を検討する。定数 項， イ ン フ レ ギ ャ ッ プ ･

GDPギ ャ ッ プ ･

外為ギャップの係数値は，ほぼ表8の結果，

実質短期金利を利用した部分調整モデル推 定値を再現したものとなっている。Jテス トの結果は棄却域に入っていないため，実 質短期金利による推定においても

(7)式の

 λの係数推定値は約0.818，

ρの係数推

利子率スムージングに部分調整メカニズム と系列相関メカニズムの両方の影響がみら れる。だが，符号から分かるように，

λと ρの影響の方向は逆である。

 次に，表13の推定結果を検討する。定 数項，インフレギャップ･

GDPギャップ･

外為ギャップの係数値は，ここでも，ほぼ

࿍ 24āިੇʺʟ˃ )9* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：6.260851，J-test P‐値：0.792892，自由度 10

0 1

2

₃ α β γ

1.616427 0.633010 0.295677 -0.044614 -0.209434 0.176569 -0.161886

0.621438 0.248762 0.066218 0.022291 0.161548 0.064378 0.060989

2.301108 2.544642 4.465230 -2.001487 -1.296419 2.742693 -2.654359

0.0125 0.0144 0.0001 0.0514 0.2014 0.0087 0.0109

࿍ 23āިੇʺʟ˃ )8* ૺɈైฤ（1986Q1

1998Q4，obs：52）

J-test：8.157773，J-test P‐値：0.699105，自由度 11

0 1

2

₃ λ ρ

2.098937 0.667805 0.322711 -0.033727 0.817620 -0.235942

0.341929 0.209755 0.048671 0.024107 0.047207 0.073167

6.138514 3.183744 6.630442 -1.399068 17.31989 -3.224724

0.0000

0.0026

0.0000

0.1685

0.0000

0.0023

表8の結果を再現したものとなっている。

Jテストの結果は棄却域に入っていないた

(8)式のモデル特定化は正しい。

 αの推定値は約−0.209であり，有意で はない。この結果については，階差モデル

(5)式の推計結果，表10及び表11と同じ解

β

γ

β

水準で，

γは5％水準で有意となっている。

βと γの有意性は，前節の名目短期金利

 表12の推定結果から，実質短期金利によ る推定でも部分調整メカニズムと系列相関 メカニズムの両者の影響が確認された。そ して，表13の推定結果から，実質短期金 利による推定でも両者の存在が分析のロバ ストな要素であることが確認された。

 本稿では，1980年代後半以後における 利子率スムージングの存在を実証的に検証 してきた。推定に用いた期間は1986年第1 四半期から1998年第4四半期

(標本数52)

 分析結果は以下のように述べられる。

 まず，English et al [14]と同様に名目 短期金利を利用して，モデルの日本におけ る妥当性を検証した。部分調整と系列相関 の２つの係数を同時に推定した場合におい ても，利子率スムージングが支持される結 果が抽出された。English et al [14]によ るアメリカのデータ推定では部分調整の係 数値が0.60，系列相関の係数値が0.62と，

ほぼ同等の影響であるのに対して，本稿に おける推定では部分調整の係数値が0.76，

系列相関の係数値が0.36と，部分調整の 影響が強い結果となった¹³。

 次に，金融政策ミスを指摘した，地主

[3]･ [4]及び地主･黒木･宮尾 [5]におけ

利子率スムージングを支持する推定値の抽 出を試みた。利子率スムージングを支持す る有意性の高い部分調整の係数推定値が抽 出できた一方で，系列相関の係数推定値が マイナスになる結果となった¹⁴。この結果 より，基本式の推定に見られる有意性が高 い短期金利の1期ラグ値の係数推計値が，

部分調整メカニズムによるものだと判断で きる。実質短期金利を利用した推定結果を 直接解釈すれば，利子率スムージングが，

1980年代後半以後の日本における金融政

 本稿の推定では，(8)式右辺第3項の係 数推定値が有意であることから，部分調整 メカニズムの存在が否定できない，そして 系列相関も共に存在する結果が抽出された。

他方で，(8)式右辺第1項の係数推定値は 有意でない。だが，English et al[14]に よるアメリカのデータ推定では，(8)式右 辺の3つの項の係数推定値全てが有意であ る。これらの結果は，English et al[14]

モデルは日本においても部分調整メカニズ ムを支持する結果を抽出するが，アメリカ に比べるとデータを十分に追いきれないこ とを示しているのかもしれない。

 以上をまとめると，金融政策ミスの大き な要因として利子率スムージングを支持で きるが，推定モデルの妥当性については留 意が必要である，ということになる。

 最後に，本稿の推定における問題点を3 点述べておきたい。第1に，本稿の推定の 最大の問題点は，名目コール･レート･実質 コール･レート，及び３つのギャップ変数 全てについて，単位根を持たない

(0)を仮

ǒąय़ሄ

が妥当であるためには，推定に利用する変 数が，I(0)の定常性を満たさなければな らない。本稿の推定で利用した変数は単位 根の存在を否定できないが，これは，小標 本の単位根検定は検出力が低いという理由 で

I(0)の定常性を仮定した，Clarida et al[11]･ [13]等の先行研究にならったもの

 第2の問題点は，GMM推定における操作 変数の選択である。本稿では，操作変数に1

〜

4期 ラ グ を 用 い て， 定 数 項 ･ イ ン フ レ

GDPギャップ･外為ギャップの係

だが，GMMには，望ましい操作変数の選 択について適格な基準があるわけではない¹⁶。  第３の問題点は，ギャップ変数の算出方 法である¹⁷。本稿では，GDPトレンド

(潜

在

GDP)を2次トレンドのリカーシブ･レ

グレッションによって算出したが，潜在

GDPの算出方法は何種類もある。ギャッ

 代替的な実証モデルによって1980年代 後半以後の日本の金融政策について分析す ることが，今後の課題となる。利用する実 証モデルは，マクロ

(理論 )モデルとの組

ĺ෉Ļ

※本研究は，沖縄国際大学平成19年度特別 研究費による研究助成を受けている。記し て感謝の意を表したい。

1日本のデータを用いてテイラー･ルール を適用した先行研究として，翁･白塚

[1]，

地主

[3]･ [4]，地主･黒木･宮尾 [5]，照

[6]， 中 澤 [7]，Chinn et al[10]，

Clarida et al[11]等が挙げられる。だが，

各々でテイラー･ルール適用の目的，推定 の方法や期間，データ頻度

(四半期または

月次

)が異なるため，推定結果のコンセン

サスが得られていないのが実情である。

2

English et al[14]の目的は， Rudebusch [18]の利子率スムージングに対する否定

Rudebusch[18]は， 単 純 な 政 策 ル ー ル

3

English et al[14]モデルで用いられて

GDPギャッ

FFレ ー ト1期 ラ グ 値 で あ る。

ア メ リ カ で は，CBO(Congressional

Budget Office，連邦議会予算局 )が潜在 GDPを公表している。そのため，インフレ

Clarida et al[11]，Rudebusch[18]

ギャップ変数ではなくインフレ率が，その まま利用されることが多い。また，地主

[3]

で述べられているように，外為ギャップは アメリカの場合はほとんど有意に効かない ことが知られている。

 本稿では，地主

[3]･ [4]及び地主･黒木･

宮尾

[5]にならい，オリジナルのテイラー･

ルールの変形版として，インフレギャッ

プ･

GDPギャップ･外為ギャップ･短期金

利1期ラグ値を説明変数とした。

4

この政策反応関数は，オリジナルのテイ

誤差項に含める，③インフレギャップと

GDPギャップの反応係数から0.5の制約

[3]，Clarida et al[13]で言及されている。

 また，本稿の実証モデルは，理論的には，

Clarida et al[12]･ [13]で展開されてい

5

データの出所は，CPI(持家の帰属家賃

)，円 /USドルレート，及び有

NEEDS

｢日経総合経済ファイル ｣，実質

GDP(季

)が内閣府 ｢平成10年度国民経

GDPのデータに内

1970年代のデータが掲載されていない。

6

GMMは，Hansen[16]が提案した推定方

GMMは ,Hansen[16]

がルーカス批判を免れるために，オイラー 方程式のパラメータを直接推定･検証する 方法として開発した方法である。羽森

[8]

第3章では，GMM推定の要約が整理され て い る

(

[8]pp.69

78)。 ま た，

Hayashi[15]は，計量経済学における多

GMMの視点から整理している。

7

羽森 [8]，p.56。

8

GMM推定の最適なウェイト行列，およ

West[17]のウェイト行列 (ラグ･トラン

)を用いた。

9

ここでは， J-test P‐値を，帰無仮説

仮説を棄却することができない。従って，

モデルの特定化が正しいという帰無仮説は 採択される。この点に関しては，以降の表

3〜13についても同様である。羽森 [8]，

p.63及び p.80。

10 地主

[3]は日本における金融政策運営の

11 本稿の図1は，地主

[3]第6節の図7にな

同様の図が，地主

[6]第9章の図9−1，地

[5]の図5−4にも提示され

12

  地主･黒木･宮尾

[5]第3節では，日本銀

②1990年代前半の政策対応の遅れは日本 銀行の経済情勢判断の誤りが，最も重要な 要因であると論じている。黒木

[2]第1章･

第6章では，日本銀行の公刊物における記 述内容が詳細に分析されている。

13

English et al [14]Table3．

14オリジナルのテイラー･ルールを考慮す ると，実質短期金利の推定モデルと名目短 期金利の推定モデルでは，誤差項に含まれ る変数に違いがあることが分かる。前者に ついてはインフレ予想誤差であり，後者に ついては予想インフレ率である。これらの 違いが推定結果として表れたと考えられる。

15

Clarida et al [11]footnote9， Clarida

et al [13]p.154． 代 表 的 な 単 位 根 検 定，

ADF testは，大標本を前提としている。

だが，松浦･マッケンジー

[9]は，通常の

(期間 )は，多

(松浦･マッケ

[9]p.247)。また，そこで解説さ

周知のように，1990年代の日本における 持続的不況は，構造的要因が指摘されてい る。問題点がありつつも，Clarida et al

[11]･ [13]等の先行研究にならったのは，

以上の様な理由に基づいている。

16 羽森

[8]，p.78。

17 翁･白塚

[1]は，簡便法として，GDPト

HPフィルタを用いている。

照山

[6]は，GDPの代理変数として鉱工

業生産指数を用い，月次データによるテイ ラー･ルール推定を行っている。照山

[6]

におけるトレンドは，2次トレンドによっ て算出したものである。2次トレンドによ る算出であっても，リカーシブ･レグレッ シ ョ ン を 用 い る か 否 か で， 検 出 さ れ る ギャップ値は異なってくる。

ơઞ৽ဦॷƢ

[1]翁邦雄･白塚重典 ｢資産価格バブル，物価

 シリーズ，2001-J-27， 2001年。

[2]黒木祥弘

[3]地主敏樹 ｢1980年代後半以後の日本の

[4]地主敏樹

 危 機 対 応 か ら ニ ュ ー・エ コ ノ ミ ー へ 』  東洋経済新報社，2006年。

[5]地主敏樹･黒木祥弘･宮尾龍蔵 ｢1980年代

+アダム･ S･ポー

 米国の経験と日本への教訓』東洋経済新報  社，第5章，2001年，pp.115‐155。

[6]照山博司

 展望』フィナンシャル・レビュー，第59号，

 2001年，pp.74−140。

[7]中澤正彦

 pp.43−67。

[8]羽森茂之

 場』東洋経済新報社，1996年。

[9]

/

 2001年。

[10]

[11]

[12]

[13]

    C h i n n . , M . D . a n d   D o o l e y . , M . P. ,

“Monetary Policy in Japan,Germany and  the  United  States：Does  Size  Fit  All,”

,6092,1997.

  C l a r i d a , R . , G a l i , J. a n d   G e r t l e r, M . ,

“Monetary  Policy  Rules  in  Practice：

Some International Evidence,”

, V o l . 4 2 , 1 9 9 8 , pp.1033-1067.

  Clarida,R.,Gali,J.and  Gertler,M.,

“ The  Science  of  Monetary  Policy：

A New Keynesian Persppective.”

,Vol.37,1999, pp.1611-1707.

  C l a r i d a , R . , G a l i , J. a n d   G e r t l e r, M . ,

“ M o n e t a r y   P o l i c y   R u l e s   a n d  

Macroeconomic  Stability：Evidence   

and Some Theory,”

,Vol.115, 2000,pp.147-180.

  E n g l i s h , W.   B . , N e l s o n , W,     R . a n d    Sack,B,P., “Interpreting  the  Signifi cance   of the Lagged Interest Rate in Estimated  Monetary  Policy  Rules.” 

,Boad  of  Governers  of  the  Federal  Reserve  System,2002-24,May, 2002. 

 Hayashi,F., ,  Princeton  University Press,2000.

  H a n s e n , L . P. , “ L a r g e   S a m p l e     Properties  of  Generalized  Method  of  Moments Estimators.” , Vol.50,1982,pp.1029-1054.

 Newey,W.K,and West,K,D., “ A Simple,    Positive Semi-deinite, Heteroskedasticity    a n d   A u t o c o r r e l a t i o n   C o n s i s t e n t   Covariance  Matrix.”  ,    Vol.55,1987,pp.703-708.

 Rudebusch,G.D., “Term  Structure  Evidence  on  Interest  Rate  Smoothing  and Monetary Policy Inertia,” 

,Vol.49,2002, pp.1161-1187.

 Taylor,J,B.(ed.) , 

The MIT press,1999.     

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]