機械学習的手法を用いたマクロ計量経済分析

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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。