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himaginaryの日記

2014-09-15

コント:ポール君とグレッグ君(2014年第13弾)

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マンキューとクルーグマンが、ノアピニオン氏のブルームバーグ論説に対し正反対の反応を示した。テーマは議論における礼儀正しさで、その点では第12弾(や第1弾)の続編とも言える。

 

グレッグ君
ノア・スミス良いこと言った
 
我々の議論の大部分は、オバマケア貧困撲滅計画や金融規制など、道理を弁えた人同士の意見が食い違う可能性があり、かつ実際に食い違っている問題に関するものだ。もしその議論の場で無礼に振る舞い、論争相手の議論拙劣だという理由だけで馬鹿とか嘘つきとかもっとひどい悪態をつくならば、大体においてあなたは自信過剰に陥っている。自分が間違っているはずがないので、論争相手を罵倒して一般の人々から得点を上げることが公共の利益になる、と前提しているわけだ。そうしたやり方をすれば、論争から自分自身が何かを学ぶ可能性はゼロとなる。

ポール君
ノア・スミスが、意見の異なる相手に対し無作法に振る舞ってはならない、相手が正しい可能性もあるのだから、と書いている。その通りだ。例えばオーストリア学派経済学を脳の寄生虫に喩える*1ことに一体どんなメリットがあるというのだ? あれ、待てよ…。
実際のところ、脳の寄生虫を持ち出した時にノアは正しいことをしていて、礼儀正しさを持ち出した時点で誤った方向に道を踏み外したのだと思う。ということで、脳の寄生虫比喩を正当化してみよう。
第一に、ビビッドなイメージを与える表現は、正しく使えば、重要な目的を果たす。ジョン・メイナード・ケインズは、「考えない人の思考を相手にするのだから、言葉は少し乱暴であるべき」と言った。「拡張的緊縮策の主張については疑問を感じている。その主張は、問題含みの実証結果や赫赫云々に依拠している」と言うこともできる。あるいは、緊縮主義者は信認の妖精を信じている、と非難することもできる。本当に悪い経済学ドクトリンを攻撃する場合、どちらがより効果的だろうか?
また、礼儀正しさは敬意の意思表示である。量的緩和に関して現在進行中のような誠実な経済学的論議では、是が非とも礼儀正しくあるべきだ。しかしノアがオーストリア学派を嘲ったのは、彼らが誠実な議論をしていないと感じたためであり、それは正当化されるとノアは考えた(そして実際に正当化される)。僕の経験から言えば、礼儀正しさの要求は、必ずと言って良いほどそもそもそうした敬意を払われる権利を放棄した人からなされるものなのだ。

*1:ここでクルーグマンはノアピニオン氏の以前のブルームバーグ論説にリンクしているが、そこでノアピニオン氏は、「スタートレックII カーンの逆襲」でカーンが人を操るために相手の脳に侵入させた寄生虫オーストリア学派経済学を喩えている。

2014-09-14

詐欺が経済を破綻させるのか?

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という点についてピーター・ドーマンが考察している

I would like to distinguish between the cyclical visibility of fraud and its actual cyclicality. Fraud is exposed in the crash, but did it peak just prior to it and cause it to happen? The general opinion, and this includes Veblen-Minsky, is yes. Booms become frothy, and froth foments fraud. Perhaps. But I suspect the conditions conducive to financial fraud are always in place, and much of the fluctuation is about what we see, not what there is.

When the dotcom bubble collapsed at the beginning of the 00's we witnessed an epidemic of accounting fraud. Remember Enron, Global Crossing and Arthur Andersen for starters. The CDO deceptions of the mid-decade were exposed by the financial crisis of 2008. No doubt accounting and rating standards deteriorated during the bubble years, but this is not to say they weren’t widespread all along. Part of what changed is that the popping of the bubble removed the buffers that normally allow a bending and stretching of the numbers.

I doubt that this is a culture-bound hypothesis, true for the US but not, say, China. The extraordinary Chinese investment-led boom of the past twenty years can obscure a lot of malfeasance, but if and when the boom ends we’ll find out that much of the wealth creation was fictitious. Best-sellers will be written about brazen fraud in high places, as if this were unique to China and its final go-go years. But while it's much easier to call out corruption after the money train has stopped, this doesn't mean that an upsurge of corruption stopped the train.

(拙訳)

詐欺が明らかになることの循環性と、詐欺の実際の循環性とは区別したい。詐欺は経済が破綻した時に明るみに出るが、その直前に頂点に達し、経済の破綻をもたらすのか? ヴェブレンやミンスキーを含め、そうだ、というのが一般的な見方となっている。好況でバブルが沸々と生じ、バブルが詐欺を助長する、という見方だ。あるいはそうかもしれない。しかし私は、金融詐欺を生み出す土壌は常に存在し、その変動の大部分は我々の目に触れるかどうかの問題で、実際に存在するか否かの問題ではない、と考えている。

2000年代初頭にドットコムバブルが崩壊した時、我々は会計詐欺の蔓延を目にした。例えばエンロン、グローバルクロッシングアーサーアンダーセンをご記憶のことだろう。2000年代半ばのCDO詐欺は、2008年の金融危機で明るみに出た。会計や格付けの水準がバブル期に劣化したことは間違いないが、以前から劣化が進んでいたわけではない、とは言えない。バブル崩壊で変わったことの一つは、数字を弄繰り回す余地が通常時には存在したが、バブルが弾けたことによりそうした余地が無くなった、ということだ。

これはある文化にだけ当てはまる仮説であり、米国では成立するが、例えば中国では成立しない、ということではない、と私は思う。中国の過去20年の並外れた投資主導景気によって、多くの不正行為について誤魔化しが可能になったことだろう。しかし、もし好景気が終わりを告げたならばその時、富の創造の多くが架空のものであったことに我々は気付くだろう。上層部における大胆な詐欺に関してベストセラー本が書かれ、そうしたことが中国、ないし中国が浮かれていた時代の最終局面に特有のこととして描かれるだろう。だが、マネートレインが停止した後に腐敗を指弾することは容易ではあるものの、腐敗の急増がトレインを止めたのだ、とそこから結論することはできない。

2014-09-13

季節調整が単位根検定に与える影響

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についてDave Gilesがまとめている

One of the consequences of these standard seasonal adjustment procedures is that they introduce a moving average (MA) component into the data. Indeed, that's part of the point of using them - to smooth out the series and eliminate the repetitive seasonal component. However, there's a twist. The MA effect that's introduced is "non-invertible", and this has some pretty important implications.

A similar situation arises when we aggregate "flow" time series over time. That is, when we aggregate a series such as monthly imports into quarterly imports; or convert quarterly GDP into annual GDP. This is something that's been discussed previously in this blog. In that case there can also be serious implications when the data are used subsequently for modelling purposes.

Here, let's look at just one consequence of the non-invertible MA effect that's introduced when we seasonally adjust a time series - the effect that this has on testing for unit roots in the data.

There's actually quite an extensive literature dealing with the effect that seasonal adjustment has on standard tests for unit roots. A short, but very clear discussion of the early part of this literature is provided by Maddala and Kim (1998, pp. 364-365). One important result is that, in finite samples:

"the ADF and Philliups-Perron statistics for testing a unit root will be biased towards nonrejection of the unit root null if filtered data are used."

Here, the term "filtered" refers to "seasonally adjusted", using a filter such as that found in the Census method, and the studies that these authors are referring to include those of Ghysels (1990), Ghysels and Perron (1993), and Diebold (1993). In other words, these tests lack power when applied to seasonally adjusted data. The usual asymptotic properties of the ADF and Phillips-Perron (PP) tests are unaffected.

(拙訳)

こうした標準的な季節調整手続きの結果の一つとして、移動平均項がデータに導入される。実際のところ、それが季節調整を用いる目的の一つである。即ち、系列を平滑化し、繰り返し現れる季節項を取り除くことである。ただ、副作用も生じる。導入される移動平均の影響は「不可逆的」であり、そのことには極めて重大な結果が幾つか伴う。

似たようなことは、「フロー」の時系列データを時系列的に集約した場合にも起きる。例えば、月次輸入系列を四半期輸入に集約した場合や、四半期GDPを年次GDPに変換した場合である。そのことは以前ブログで論じた。この場合、集約されたデータがモデル構築のために用いられると、やはり深刻な結果が生じ得る。

ここでは、時系列データを季節調整した場合に導入される不可逆的な移動平均効果の影響を一つだけ取り上げてみよう。それはデータの単位根の検定への影響である。

実際のところ、季節調整が標準的な単位根検定に与える影響を扱った研究は数多く存在する。初期の研究における簡潔だが極めて明快な議論は、Maddala and Kim(1998, pp. 364-365)において提供された。一つの重要な結果は、有限のサンプルにおいては:

フィルタリングされたデータが用いられた場合、単位根検定のためのADFとフィリップス=ペロン統計量は、単位根の帰無仮説棄却しない方向に偏る。

ここで「フィルタリングされた」という用語は、センサス法などに見られるフィルタを用いて「季節調整された」ことを指しており、著者たちが言及している研究は、Ghysels (1990)Ghysels and Perron (1993)、およびDiebold (1993)などである。換言すれば、これらの検定は季節調整されたデータに適用すると検定力を失う。ただし、ADFとフィリップス=ペロン検定の通常の漸近的な特性は影響されない。

この後Gilesは、より最近の研究についても触れ、そのうちのdel Barrio Castro and Osborn (2014)(p.16)から以下の結論を引用している。

  • The invertibility assumption is not crucial in that the use of a sufficiently high order of augmentation does, indeed, deliver the usual ADF asymptotic distributions.
  • However, the order of augmentation required can be very large, due to both non-invertibility and the length of the two-sided filter used in adjustment.
  • Further, the high orders required to deliver good size lead to substantial power losses for adjusted data compared with direct testing on the unadjusted series.
  • The PP test requires consistent estimation of the long-run variance, with consistency requiring the kernel employed to take account of the long MA component arising from the use of the X-11 seasonal adjustment filter.

(拙訳)

  • 十分に高次の拡張を用いれば、実際のところ、通常のADFの漸近的な分布が現れる、という点で、不可逆性という条件は致命的なものではない。
  • しかし、その際に要求される拡張の次数は極めて大きなものとなり得る。それは、不可逆性と、調整に用いられる両面フィルタの長さという、二つの要因による。
  • また、検定量を適切な大きさにするために必要とされる高次の次数は、未調整データを直接検定する場合に比べ、調整データの検定力を顕著に弱める。
  • フィリップス=ペロン検定は長期の分散の一致性を持つ推計値を必要とし、一致性はX-11季節調整フィルタを用いることにより生じる長期の移動平均項を織り込むためのカーネルを必要とする。

Gilesはエントリを以下のように結んでいる。

At the start of post I noted that sometimes only the seasonally adjusted data are available - the original time series isn't published. I think you now the answer to the question that followed: "Does this matter?"

That answer is "heck, yes!"

If all that we have are the seasonally adjusted data, and we then use these data to construct models based on what we conclude from standard unit root and cointegration tests, that's one thing. The whole exercise is based on the seasonally adjusted data.

However, what if we're limited to having only the seasonally adjusted data, but we want to make policy recommendations that are cast in terms of the actual data? If our ability to determine the stationarity of the data, and hence construct appropriate models, is marred by the seasonal adjustment process, we may then give policy advice that's based on false premises. (You were hoping to keep your job, right?)

So, the take-away message from this post is a simple one. Standard methods of seasonal adjustment can change the characteristics of your time series data in complex ways. In general, if you are testing for unit roots and cointegration then it's better to use the original, unadjusted, data if they're available. If you must use seasonally adjusted data for such testing, be careful!

(拙訳)

エントリの冒頭で私は、元の時系列データが公表されず、季節調整済データしか利用できない場合がある、と述べた。それに続く質問「それは問題となるか?」への回答は今やお分かりのことと思う。

その回答とは「もちろん、そうだ!」というものだ。

季節調整済データしか無い場合、そのデータを用いて、標準的な単位根や共和分の検定から得た結論に基づいてモデルを構築する、というのも一つの方法であろう。その場合、実証研究全体が季節調整済データに基づくことになる。

しかし、季節調整済データしか無いという制約下において、実際のデータと関連付けられた政策提言をしたい場合はどうか? もしデータの定常性を決める我々の能力、延いては適切なモデルを構築する我々の能力が季節調整過程によって損なわれるならば、誤った前提に基づく政策提言を行うことになってしまうかもしれない(その結果仕事を続けられなくなるかも?)。

ということで、本エントリから得るべき教訓は単純なものだ。標準的な季節調整手法は、時系列データの特性を複雑な形で変えてしまうかもしれない。一般的に言って、単位根や共和分の検定を行う場合、元の未調整データが利用可能ならばそちらを使う方が良い。そうした検定に季節調整済データを使わざるを得ない場合には、気を付けるべし!

2014-09-12

インターバンク市場の摩擦が役立つ時

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「Frictions in the interbank market and uncertain liquidity needs: Implications for monetary policy implementation」という論文をMonika Bucher(ハインリッヒ・ハイネ大学デュッセルドルフ)、Achim Hauck(ポーツマス大)、Ulrike Neyer(ハインリッヒ・ハイネ大学デュッセルドルフ)が書いている

以下はその要旨。

This paper shows that depending on the distribution of banks' uncertain liquidity needs and on how monetary policy is implemented, frictions in the interbank market may reinforce the effectiveness of monetary policy. These frictions imply that with its lending and deposit facilities the central bank has an additional effective instrument at hand to impose an impact on bank loan supply. While lowering the rate on the lending facility has, taken for itself, an expansionary effect, lowering the rate on the deposit facility has a contractionary effect. This result has interesting implications for monetary policy implementation at the zero lower bound.

(拙訳)

本稿は、銀行の不確実な流動性需要の分布、および金融政策の導入の仕方によっては、銀行間市場の摩擦が金融政策の効果を補強する可能性があることを示す。そうした摩擦は、貸出および預金のファシリティ*1という、銀行のローン供給に影響を与える追加的な効力ある道具を中銀が手にしていることを意味する。貸出ファシリティの金利引き下げは、それ自体では拡張的な効果を持つが、預金ファシリティの金利引き下げ収縮的な効果を持つ。この結果はゼロ金利下限における金融政策の導入に関して興味深い含意を持つ。

*1cf. ここ

2014-09-11

奴隷か傭兵か:フリードマンと完全志願制の軍隊

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UDADISIがシングルトンによる表題の論文(原題は「Slaves or Mercenaries: Milton Friedman and the Institution of the All-Volunteer Military」)を紹介していたので、この人はファイナンスだけでなくこの方面も研究していたのかと思ったが、シングルトン違いであった(ファイナンスで有名なのはスタンフォード大のケネス・シングルトン、当論文の著者はデューク大のジョン・シングルトン[John D. Singleton])。

以下はその要旨。

Milton Friedman was the leading public proponent for an all-volunteer military. This chapter traces his influence upon the national debate over conscription, which culminated in Friedman’s service on the Gates Commission. Friedman’s argument relied on economic reasoning and appeal to cost-benefit analysis. Central was his conjecture that the social cost of the draft, which imposed an “implicit tax” on draftees, exceeded that of the all-volunteer military. This was supported by the work of Walter Oi. Friedman’s position attracted support both within the conservative movement and from across the political landscape, allowing Friedman to form coalitions with prominent individuals otherwise in disagreement with his politics. With the social context ripened by the draft and the Vietnam War, Friedman’s argument echoed in influential circles, reaching policymakers in Washington and Martin Anderson on the Nixon advising team. The successful institution of the all-volunteer armed force reflected Friedman’s intellectual entrepreneurship.

(拙訳)

フリードマンは完全志願制の軍隊を主唱する代表的な識者であった。本章では、徴兵制を巡る国民的議論における彼の影響を辿る。その影響はゲーツ委員会での彼の活動において頂点に達した。フリードマンの主張は経済学的推論と費用便益分析に基づいていた。その中心にあったのは、被徴兵者に「暗黙の税金」を課す徴兵社会的費用は、完全志願制の軍隊社会的費用を上回る、という彼の考えだった。その考えはウォルター・オイ*1の研究に裏付けられていた。フリードマンの主張は、保守派内部ならびに政治的立場が反対の人の双方から支持を得た。その結果、この論点以外ではフリードマンと意見を異にする著名な人物と彼が提携することが可能になった。徴兵ベトナム戦争により社会的状況も熟し、フリードマンの主張は影響力を持つ人々の共鳴を呼び、ワシントン政策担当者やニクソン顧問団のマーチン・アンダーソンにまで達した。完全志願制の軍隊が成功裏に導入されたのは、フリードマンの知的で野心的な活動の結果であった。

*1cf. ここ