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機械学習的手法を用いたマクロ計量経済分析

使用机器学习方法进行宏观计量分析

基本信息

批准号：
20H01482
负责人：
新谷元嗣
金额：
$ 11.23万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

ミクロ労働市場のビッグデータの動きと整合的な動学的マクロ経済モデルを推計し、政策効果評価を行った。特にフルタイムとパートタイムの2種類の労働者が、二重労働市場で求職活動を行う場合、労働市場間での直接移動が重要であることをミクロデータで示し、その構造を取り込んだ動学的な労働サーチマクロモデルをベイズの手法を用いて推定した。米国のデータで推定されたモデルは正循環的なフルタイム雇用と、反循環的なパートタイム雇用を含む、現実のマクロ経済変動をうまく説明できることが示された。また景気ウォッチャー調査の景気スコアと文章の関係をニューラルネットワークで学習したモデルを用いて、新聞記事データから日次の実体経済に関するニュース先行指数を計算した。そこで採用した学習モデルではスコアを連続変数として扱うと同時に、先行きと現状の2値分類問題としてとらえることで、先行指数と一致指数が計算された。このニュース指数をインフレ率の将来予測のための時系列モデルと組み合わせることで、その有用性を確認した。また標準的なマクロ分析の時系列モデルであるVARモデルを用いて、マクロ経済変数間の長期的な依存関係が非線形的に変化するような場合を考慮できる新しい枠組みを提案した。その新しい分析手法を日本の国債利回りに応用し、その動きをマクロ経済理論と整合的に説明できることを示した。これらの研究成果を学術雑誌に出版し国際学会で報告した。

ミクロ労働 market のビッグデータの dynamic きと integration な move learn マクロ経済モデルを unseen fruit push し, policy evaluation 価を line った. , にフルタイムとパートタイムの 2 kinds の労働が, double 労働で job market activity をう occasions, 労働 market between での directly move important でがあることをミクロデータでし, その tectonic を take り込んだ pharmacokinetics of な労働サーチマクロモデルをベイズの gimmick を with いて presumption した. U.S. のデータで presumption されたモデルは are circulating なフルタイム hire と, reverse circulation なパートタイム hire をむ, now be のマクロ経済 - move をうまく illustrate できることが shown された. また scene 気ウォッチャー survey の scene 気スコアと article の masato is をニューラルネットワークで learning したモデルを with いて, news chronicle データからの day time be body 経済に masato するニュースを leading index calculation した. そこで using した learning モデルではスコアを even 続 - several として Cha うとに at the same time, the first きと status on の 2 numerical classification problem としてとらえることで, leading index と consistent が computing された. このニュース index をインフのレ rate in the future be のための series when モデルと group み close わせることで, その usefulness を confirm した. また standard なマクロ analysis の series モデルである VAR モデルを with いて, マクロ経済 variations between several の long-term な dependent masato is が nonlinear に variations change するような occasions を consider できる new しい枠 group みを proposal した. その new しい analysis technique を Japan の debt back りに応し, その dynamic きをマクロ経済 theory と integration に illustrates できることを shown した. Youdaoplaceholder0 れら research results を academic 雑 journal に publication た international society で report たた.