『合理的市場という神話 ―リスク、報酬、幻想をめぐるウォール街の歴史』

 

めちゃくちゃ面白い。 「金融業界で働いてるんだったらこの本は読んどかないとヤバイよね」リストに入ると思う。
もう5年位前にやった共同論文が、たまたま効率的市場仮説についての研究だったということもあって、大変楽しんだ。
いろいろと書いているけど、一箇所だけ特に印象に残ったのはこれ。
ファーマーは捕食者と被食者の増減関係に着目した。被食者の個体数が増えると、それを食べる捕食者の個体数が増える。しかし、被食者の数が少なくなると、捕食者は減っていき、今度は被食者の数が増える。このサイクルがくり返され、平衡状態が保たれる。このシステムは周期的に変動する。
金融市場も同じパターンを示しているとファーマーは論じた。アノマリーが容赦なく捕食されて消滅すると、別のアノマリーが標的になり、やがて最初のアノマリーが復活する。ヘッジファンドの資金運用者はしばしば、アノマリーを捕食して利益を得ることでファンド・マネジャーは市場の効率性を高めていると主張する。しかしそれは、ある特定の非効率性をなくしたとしても、市場全体の振怖を大きくしているだけなのかもしれない。(p391-392)

超同意。というか、これ僕の金融市場に対する見方そのもの。上の論文で、金融市場の効率性は時変するということは明らかにしたけれど、どういうメカニズムで時変するのかは分からない。この当たりは、それなりに面白い研究テーマなんじゃないでしょうかね。

この本読んでたら、正直ちょっと大学院に戻りたいとか思ってしまった。しかし体は一つで時間は有限だ。

『数字オンチの諸君! 』の読書感想

 これはヒットですね。僕の関心のスィートスポットにはまったかも。『ザ・プロフィット』で紹介されていたのがきっかけで読んだのですが、あれもいい本でした。
で、本書で僕が得たメッセージは
1)一見、どうやった計算したらいいか途方にくれる計算も、以外とカンタンにできちゃう。
2)統計確率の分野では、人間の直感はまったくあてにならない。
さて、まず1)について。最初のほうに「富士山を動かすにはどれくらいの時間がかかりますか」という質問が出てきたのだけれど、けっこうこれもカンタンに答えがでます。どうやって?と思ったら、本書を読んでみましょう。
ちなみに、これは『ビル・ゲイツの面接試験』にも登場する問題です。出版年度は『数学オンチの諸君!』のほうが早いので、本書を読んでビル・ゲイツの面接試験ができたのかもしれません。ビル・ゲイツのほうが難易度たかいね。本書では「どれくらいの時間がかかるか?」と具体的に質問しているので、ただちにフェルミ推定(『広い宇宙に地球人しか見当たらない50の理由―フェルミのパラドックス』とか『地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」』とか参照)できるけれど、ビル・ゲイツでは、「どうやって動かす?」って聞いているので、ただちにフェルミ推定しようという思考回路にはならない。ちょっと意地悪。
で、2)について。 確率や統計を学べば、偶然の一致が起こる可能性は驚くほど高いということが解るのですが、人間の直感はこの分野ではまったくあてにならないので、それを「必然」とか「運命」とか思い込んでしまうらしいです。
例えば、50%の確率で同じ誕生日の人がいるためには、そのグループに何人の人間がいる必要があるか?直感的には、365の半分の182,3人です。でも答えは、たったの23人です。(p39。)この例を理解するには、高校の「場合の数」の知識で十分なわけです。なんで23人でいいのか知りたければ本書を。
というわけで、なかなか面白い本でした。
たぶん、以下の本を好きな人は、この本も好きだと思います。

『数学は役に立っているか?』の読書感想

 

 日本の経営者が、経営をする上で数学がいかに大事か、ということを力説している本。けっこう面白かったです。


堀紘一さんなんか「数学と英語できずにどうやって仕事するの?」くらい書いていた。教育改革の提言として、高校でたら1年ボランティアして、それから大学は3年制にして理系知識だけ学んで、文系(法学、経済学、経営学)とかを学びたければ大学院でやればいい、とか書いていた。要は「文系の学部なんて、要るの?」くらいの主張。たしかに文系の学部卒って、特に何の専門性も技術もないので、グローバライゼーションで賃金は低下していく一方なのかも(弁護士とか会計士とかを除いて)。それが嫌なら頑張って勉強するしかないんでしょう。

経済学部生が何か一つ頑張るとしたら、統計学、計量経済学を頑張って金融とかいって分析しまくる、というのが一ついい道かもしれません。が、それをやるなら学部生ながら大学院設置の上級科目などを履修してAをとるくらいのことをやらないと認められないかもしれなせんが。それやっても認められないかな。世の中マスターとかphd持ってる人ってたくさんいるし。

あと堀場さんの「京都は本質を見極めようとする習慣がある」という言葉も、面白かった。

Journal of Economic Perspectives (JEP)の2008winter号のproductivity特集がとても勉強になった件

生産性を上げていかないといけないというのはその通りだと思うので、ちょっと生産性について調べてみた。まぁ僕なんかが調べたところでどのみちこの国は衰退してくんだろうけどね。さっさと海外に出るプランを考えないといけないね。あぁ中国語を学ばないと・・・。韓国語もむかしヨンセイ大学の夏期の語学学校に3週間いってみたことがあるけどすっかり忘れたよ。英語だってなんか最近劣化してきて妻に抜かれたっぽいのだけど・・・、あぁやばい。
で、文献を調べてみたら、Journal of Economic Perspectives (JEP)の2008winter号のproductivity特集がとても勉強になったのであった。ちなみに、JEPはjournal of economic literature(JEL)とかjournal of economic surveys(JES)なんかと並んで、経済学研究についてのサーベイをしてくれているとってもありがたいジャーナル。しかも、どういうわけがオンラインで無料で読める。FREE最高。しかも事前知識無しで読める。数学知らなくても読める。三つ読んで、数式は二つしか出てこなかったよ。(しかもその二本も、コブダクラス型生産関数と、そのnatural logをとって線形化しているやつの、おなじみのやつ。)
で、特集では三つの論文が載っている。一つ目は、アメリカの生産性が2000年以降で復活したのはITのおかげだった、と。二つ目は、戦後ヨーロッパはアメリカにキャッチアップしてたのに、1995年を境にまたアメリカに生産性で水を開けられているのは、なんでか、ということをまとめている。三つ目は、同じ新興国といってもインドと中国で成長経路が違う、という話。
とても勉強になった。読んでよかった。以下に、特に気になったところをメモしておく。太字は僕が施しました。
日本が停滞している一因って、社会的に偉いおじさんたちにはITを使いこなせないから、って気がものすごくしてきたのだけど、どうだろう。特に、以下にある二つ目の論文はヨーロッパとアメリカの生産性を比較しているけど、日本と比較したらどうなるだろう。
1)Jorgenson, Dale W., Mun S. Ho, and Kevin J. Stiroh 2008. “A Retrospective Look at the U.S. Productivity Growth Resurgence.” Journal of Economic Perspectives, 22(1): 3-24. [PDF]
Oliner and Sichel (1994) and Jorgenson and Stiroh (1995) were the first to quantify the impact of information technology capital within a growth accounting framework. The common conclusion was that information technology had made a relatively small contribution to output growth up to the mid 1990s
After productivity growth improved dramatically in the last half of the 1990s, the Bureau of Labor Statistics (2000), Jorgenson and Stiroh (2000), and Oliner and Sichel (2000) all reported substantial contributions from information technology capital to economic growth.
After 2000, however, the sources of U.S. productivity changed and the contribution of information technology to productivity growth fell significantly.
A final critical question is what explains the strong performance of total factor productivity growth outside of information technology production during the early 2000s. … More broadly, some of the productivity success in the last decade likely reflects the overall competitive and flexible nature of the U.S. business environment. Much has been written about why productivity growth in Europe has decelerated since 1995 while accelerating in the United States (for examples, see van Ark, O’Mahony, and Timmer in this issue, as well as Baily, 2002; OECD, 2006; Gomez-Salvador,Musso, Stocker, and Turunen, 2006). More flexible labor markets, more competitiveand open product markets, and more innovative management in the United States have all played a role
Information technology emerged as the driving force behind the acceleration of labor productivity growth that began in the mid-1990s, while capital deepening and total factor productivity growth outside of information technology increased in relative importance after 2000.
Information technology will continue to have a positive impact on the U.S. economy. Given flexible labor markets, competitive product markets with relatively low barriers to entry, and the deep, sophisticated, capital markets that characterize the U.S.economy, the country should be well-position to continue to innovate and benefitas improved technologies emerge. As a consequence, there is little reason to expect that the U.S. economy will revert all the way back to the slower pace of productivity growth of the 1970s and 1980s.
2)van Ark, Bart, Mary O’Mahoney, and Marcel P. Timmer 2008. “The Productivity Gap between Europe and the United States: Trends and Causes.” Journal of Economic Perspectives, 22(1): 25-44. [PDF]
This paper shows that the European productivity slowdown is attributable to the slower emergence of the knowledge economy in Europe compared to theUnited States.
Since the mid 1990s, the European Union has experienced a significant slowdown in productivity growth, at a time when productivity growth in the UnitedStates significantly accelerated. The resurgence of productivity growth in the United States appears to have been a combination of high levels of investment in rapidly progressing information and communications technology in the second half of the 1990s, followed by rapid productivity growth in the market services sector of the economy in the first half of the 2000s. Conversely, the productivity slowdown in European countries is largely the result of slower multifactor productivity growth in market services, particularly in trade, finance, and business services.
While Europe needs to find mechanisms to exploit service innovations for greater multifactor productivity growth, the traditional catch-up and convergence model of the 1950s and 1960s may not help Europe get back on track. First, because Europe had reached the productivity frontier by the mid 1990s, it now may require a new model of innovation and technological change to make better use of acountry’s own innovative capabilities (Acemoglu, Aghion, and Zilibotti, 2006). Arguably innovations in services are more difficult to imitate than “hard” technologies based in manufacturing. The greater emphasis on human resources, organizational change, and other intangible investments are strongly specific to individual firms. Moreover, the firm receives most of the benefits of such changes, which reduces the legitimization for government support such as research and development and innovation subsidies to support “technology” transfer in services. Service activities also tend to be less standardized and more customized than manufacturing production; they depend strongly on the interaction with the consumer and are therefore more embedded in national and cultural institutions. In this situation, the spillover of technol
ogies across firms and nations becomes much more difficult. Recent work by Bloom and Van Reenen (2007) links corporate management practices to productivity. They find significant cross-country differences in corporate management practice, with U.S. firms being better managed than European firms on average, as well as significant within-country differences with a long tail ofbadly managed firms. In other words, a simple “copying” of practices from other countries–or even from other firms within the same country–is not the most likely way for European service companies to attain greater productivity growth.
3)Bosworth, Barry, and Susan M. Collins 2008. “Accounting for Growth: Comparing China and India.” Journal of Economic Perspectives, 22(1): 45-66. [PDF]
In this paper, we investigate patterns of economic growth for China and India by constructing growth accounts that uncover the supply-side sources of output change for each economy.
China stands out for the explosive growth in its industrial sector, which in turn was fueled by China’s willingness to act more quickly and aggressively to lower its trade barriers and to attract foreign direct investment inflows. In contrast, India’s growth has been fueled primarily by rapid expansion of service-producing industries, not the more traditional development path that begins with an emphasis on low-wage manufacturing
total factor productivity is not only a measure of technical progress. It also captures the effects of myriad other determinants of the efficiency of factor usage: government policy, political unrest, even weather shocks
India’s growth has been strongest in various service producing industries, while India’s manufacturing sector has remained surprisingly weak. China’s growth is remarkably broad across agriculture, industry, and services.Overall, the growth of services in China actually exceeds that of India.
China is faced with a slowing of the increase inthe population of labor force age, but it should be able to sustain its economic growth in future years, in large part by continuing to shift workers out of agriculture to higher productivity jobs in industry and services. India has an even larger share of its workforce still in agriculture, which offers still greater opportunities for reallocation to more productive sectors.
The growth prospects for both China and India depend upon continued integration with the global economy to deepen and sustain their growth, including both trade in goods and services and also investment flows.
Just as with the sector composition of GDP, China’s exports are concentrated in goods exports,whereas India’s trade has a much larger services component
the volume of India’s merchandise exports is similar to that of China a decade earlier
Overall, we conclude that the supply-side prospects for continued rapid growth in China and India, in terms of labor, physical capital, and reallocation across sectors, are very good. Ultimately, India will need to redress its inadequate infrastructure and to broaden its trade beyond the current emphasis onservices. Only an expansion of goods production and trade can provide employment opportunities for its current pool of underemployed and undereducated workers. China has performed well in the international dimension but now needs to focus on development of domestic markets, reducing inefficiencies in its financial sector, and achieving a more balanced trade position

iTunes Uってのがすごい。MITの授業とかが無料で見れる。しかもiPhoneに突っ込んで隙間時間の暇つぶしとか寝る前の子守唄代わりとかになる。

タイトルのまんま。探せばyaleとかUC berkelyとかoxfordとかの授業がいろいろあるみたい。すごい。

なんか、MITの微積の授業が楽しすぎて、先週、ちょっとした隙間時間の暇つぶしとか、寝る前の子守唄代わりとかで見ていたら、ついついlecture6の途中くらいまで見てしまった。全部で38lecturesあるみたい。やばいな、全部見てしまいそうだw

Lec 1 | MIT 18.01 Single Variable Calculus, Fall 2006

なんか、これiPhoneで見てニヤニヤしてたら、妻がちょっと不思議がってたなw

ちなみに、公式ページは

http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-01-single-variable-calculus-fall-2006/?r=iTunes

ほかにも、MIT数学シリーズでは、線形代数、多変数微積とかもあるみたい。

itunesでみるとsubtitleがないけど、youtubeでは、なぜか字幕がついている。最初はテクニカルタームを確認するのに勉強になるけど、だんだんうっとうしくなっていく。

ああ、もっと勉強しときゃよかった・・・と言いつつ戻っても同じことしかしないんだろうな。

昨日の日経の経済教室で安田先生がゲーム理論で財政破綻問題について論じていたけど、ゲーム理論の知識が無さ過ぎる自分を痛感した。グローバルゲームなんて知らないし。ゲーム理論、ほっとんど勉強しなかった。非協力ゲームをちょこっとやっただけ。もっと勉強しときゃよかった。

あと、タイトルが非常にそそるこの論文。

http://www.esri.go.jp/jp/archive/e_dis/e_dis240/e_dis231.pdf

TVP approachがTime-Varying-Parameterという意味だと理解するまで3分くらいかかった。CAPMとかGMMとかOLSとかのレベルでTVPって流通しているのか?ぐぐってみたら、TVP-VARというabbreviationは割と普通らしい。

http://personal.strath.ac.uk/gary.koop/bb_lecture6_slides.pdf

http://www.imes.boj.or.jp/english/publication/edps/2009/09-E-13.pdf

ちょっと頑張れば読めるだろと思ったんだが、ダメだね。ベイズ統計学ちゃんと勉強しなかったし。MCMCくらいまで、もっと頑張ってやっときゃよかった。

数学も、もっときっちり学べばよかった。。。といいつつ、いま昔に戻っても、同じように計量経済学にはまり同じような時間のすごし方をして、同じような内容しか勉強しなかっただろうな。あの頃に戻りたい、と思ってみても、きっと同じ人生を過ごすに違いない。

時間は有限

博士号が取りたいというよりも、研究したいことがあるという気持ちのほうが強い。もともと僕が院にいたときに持っていた研究関心を思いつくままに箇条書きすると:

  1. Efficient Market HypothesisをTime-varyingで計測することで、不毛な議論に決着をつけたい
  2. C-CAPMがなんでうまく行かないのか知りたい
  3. 日本人のリスク回避パラメーターを、自分の手で、ちゃんと推定したい
  4. GMMの問題点と、ポストGMMとしてどんな推定量が良いのかを知りたい
  5. Equity Premium Puzzleを解きたい
  6. ベイズでいろいろな理論を検証しまくりたい
  7. インフレのコストを、自分の手で、納得がいくまで計算したい

という感じだった。ある程度できたものもあるし、ぜんぜんできなかったものもある。

1.への僕なりの回答が、Mikio Ito先生と一緒にやった、これ
2.は、修論で取り組んだ。
3.Akihiko Nodaさんと一緒にやって、ついこの前pubishされたこれ。(ちなみに、同じことだけど、どちらかというと僕はリスクパラメータとしてガンマをとらえているが、野田さんは、異時点間の代替弾力性としてとらえているのが、おもしろい。ま、同じことだけど。)
4.は、なんとなく試したみたCUEがけっこういい感じだった。これ、21世紀の計量経済学の勝ち組推定量かもしれない。
5.はいろいろ試して解けずあきらめた。
6.は、ベイジアンになったら、就職やばそうという合理的判断で、深入りやめた。
7.は、全然着手できなかった。アイディアはいろいろあったんだけど。

というか、ほかにも思いついては試してみて、で、ダメだったことが山のようにあると思うのだけど・・・思い出せない。うまくいかなかったことは忘れちゃうから。

まぁ、時間ってないよね。修士の2年でこれぜんぶやるの、無理。授業もあったし。しかも、いま、2年弱働いてみて、ほかにもいろいろと別の関心というか研究してみたいことというか、試してみたいことがある。

  1. 腰を据えて数学を基礎からやり直して、自分で理論を書いてみたい。自己満足理論じゃなくて、実証可能性を考慮に入れた理論を、自分で書いてみたい。
  2. 景気循環について、もうちょっと現実を直視しているような理論を考えたい
  3. 人間は、経済変数や金融変数に攪乱されるがゆえに、当人は合理的と思っていても、一見非合理的な行動をする、という前提で理論を書いてみたい
  4. market priceという抽象的概念が、現実ではどのように実現されているのかデータから逆算してみたい。(本当にあるのそんなもの?ない業界とある業界があるんじゃないの?)
  5. JALの新社長の稲盛さんも言うように「値決めは経営」。でも、値決めってどうやってやっているの?見積価格の決定メカニズムって、どういうメカニズムなの?それって、本当に市場価格に近づくの?
  6. 格差の原因が、生まれた家庭にどの程度依存しているのか実証分析したい。高所得の人間が、実は高所得をもたらしているのは、当人の能力や努力というより、いい家庭に生まれってことに依るところが大きい、という結果が出るのではないか?もしそういう実証分析結果が出たら、格差はよくないという規範的分析へと発展させたい。

ほかにもいろいろネタはあるのだけど、全部書くとあれだし。

まぁしかしあれだ。今年は法律を勉強するとかいってたが、経済学の研究やり始めたら、そんな時間ないな。平日は普通に働いているし。それなりに責任感じてるし。会計ももうちょっと知りたいし。読書もしたいし。スキーも行きたいし。有馬温泉も入りたいし。たまにはゆっくり旅にでも行きたいし。ときどき東京かえって仲間に会いたいし。そういえば今日ウィイレ2010を衝動買いしてきたところだし。やりたいことは無限。時間は有限。

うーむ。今年度は既にどこも出願受付終了してる。

ひそかに企んでいる博士号取得計画。共著とはいえ、ほんと、せっかく業績も出てるし、取ろうという気分が高まっているんだけど・・・。とりあえず、いろいろ調べてみよう。

http://www.gakuji.keio.ac.jp/academic/shingaku/kei-d.html

・・・と思ったら、今年の出願受付はもう終わっていたのであった。しかも3年間は在籍しないといけないし。授業料の負担がけっこう高い。入学金も入れて年間で836, 200円だって。高い。これ払ってまでやる価値があるにやあらむ。大学院まで私立で、おとーさんおかーさんすいませんでしたっm(_ _)m。奨学金ってとれるのかな。働いてるから、無理なのか?

確か国立は、博士号取得要件として、3年間在籍という縛りがなかったはず。入学して1週間で取れるとかいう話も聞いたことが・・・。本当ならそっちのほうがいいじゃん。うーん、関西で経済学の良い国立大学と言えば・・・

http://www.econ.osaka-u.ac.jp/admission/gdent-index.html

http://www.econ.kyoto-u.ac.jp/index.php?admissions%2Fgraduate

ダメだ。どっちも受付終了してる。もちろん、誰の指導を受けたいかということも重要なのだが。

単著でジャーナル載らないと取れないのかな?そこらへんもよく分からない。博論って3部構成だよね?publishされた共著2本のうち杉山貢献部分+unpublishedの修論でOKなのか?そうだとしても、博論の形に仕上げないといけないわけだよね。うーん・・・。修論をまともなジャーナルにどっか載っけたら、さすがに固いと思うけど。投稿するのも一苦労だよ。査読に死ぬほど時間かかるし。いずれにしても、しばらく土日を研究に費やさないといけないということですね。。。

TeXもインストールし直さないといけないし。Rとかの統計言語のリハビリもしないといけないし。英語・・・は大丈夫だろ。数学・・・はけっこう錆付いたっぽい、ちゃんとやらないと。

うーむ。やはりこうして冷静に考えてみると、博士号ゲットまでには、金と時間と労力がかかるな。もう少しいろいろ調べてみよう。どの道この4月からは無理って判明したし。

英語と数学が出来れば、いつでもアカデミズムに復帰できる。英語と数学はちゃんとやっといたほうがいいよね、と自戒をこめて。

インフレとデフレ

昔、インフレとデフレに対する人びとの捉え方は、対称ではないんじゃないかって書いたけど、クルーグマンも似たようなこと書いてる。

Inflation Perceptions

What’s happening, I suspect, is that sharp price rises in some things catch peoples’ attention, while declines don’t.

インフレとデフレを、単純に物価変化率がプラスかマイナスか、という算数として、人間は認識できないのかな?って思う。

ところで、僕はインフレを知らない。まぁ、経済に興味を持ち始めた頃(大学入った頃、つまり2001年頃)、物価は上がっていなかった。僕はデフレしか知らない。だから、「お前インフレの怖さ知らないんだろう」と言われると、正直知りません。それでも、何の根拠あっていってるんだと言われてしまうような、僕の直感的な意見で言うと、デフレのほうがインフレよりやばいと思う。

例えば、最近テレビでよく労使交渉のニュースやってて、ベア見送り、定昇見送り、って話があるけど、デフレ下では、名目賃金を維持すること=賃上げ。すなわち、この不景気に、実質賃金ベースで見れば、ちゃんと賃金は上がっているわけだ。

ところが、これ、なかなか理解しにくい。何度いっても理解できない人もいると思う。そういう人のことを「こういうバカはほうっておこう」とするのか、「現実に理解できない人が多いのだから、それを考慮に入れないといけない」とするのか?経済学者は、どちらかというと、前者だと思う。でも、それって現実を向き合っていない態度じゃないか?

労使交渉の時にデフレが悪さをして、賃金水準を均衡より高めに設定してしまうことによる、資源配分の歪みというのは、無視できないと思う。

物価変動の本質的な問題はそのボラティリティだと僕は思う。ボラティリティがすごく小さければ、ほぼ問題ない。ただ、それはインフレの時のお話であって、デフレの時は、上にあるような問題が発生するので、やばいと思う。ただでさえ、人びとはいろいろな経済変数を実質変数化するときに攪乱するのに、デフレの時にはその攪乱の度合いが大きくなると思う。そしてそれが、ものすごく大きな資源配分の歪みをもたらすと思う。

このデフレのコストは十分大きいので、なんとしても退治しないといけないと思う。ただ、この主張を実証的に裏付けろと言われたら、まぁ、出来ません。僕の感覚としか言いようがないな。これでは政策提言としては赤点だな。でも、本心でそう思う。

(参考)
デフレデフレというが、実際物価ってどれくらい下がっているの、って考えるとき、当然、物価指数の上方バイアスの話も考えないといけない。上方バイアスについては、以下が分かりやすい。

物価の安定を巡る論点整理 by 白川方明 門間一夫

ミクロ経済学的な基礎を持つ理論的概念としての物価指数は、商品やサー
ビスへの支出から得られる人々の効用をベースにして定義されるものであ
る。具体的に考えてみよう。代表的な消費者がある年に100万円の消費支出
をしたが、翌年は同じ効用(満足度)を得るのに110万円かかったと想定す
る。このケースは、人々にとって貨幣の価値が10%下落した状況にほかなら
ないため、「物価が10%上昇した」状況であると定義することができる。逆
に、同じ効用を維持する金額が90万円で済むようになった場合や、100万円
という同じ支出額から得られる効用が10%増大した場合は、いずれも「物価
は10%下落した」状況であると定義できる。このように、「同額の支出から
得られる効用が増大(減少)する」ことを、「物価が下落(上昇)する」と
いう。(p7)

以上、理論的概念に対応する物価指数を作成することに伴う現実的な難し
さについて述べてきた。ところで、新たな商品やサービスを生み出す企業努
力や、それらを取捨選択する消費者行動は、企業や消費者が合理的である限
り、消費者の効用を高める方向で作用するはずである。したがって、物価指
数が経済の実態を完全にはトレースしきれないということは、現実の物価指
数が効用の増加分を過小評価するバイアスを持つことを意味する。逆に言え
ば、現実の物価指数の上昇率には上方バイアスが存在することになる。(p12)

ここで物価変動を、ミクロ経済学を基礎に厳密に定義している。当然、ミクロ経済学で登場する変数なので実質変数を想定していると思うが、「名目変数と実質化する」作業が、デフレ時のほうが、インフレ時より困難なんじゃないかなぁ、と改めて思う。

“Rethinking Macroeconomic Policy”

http://www.imf.org/external/pubs/ft/spn/2010/spn1003.pdf

なんかすごい話題になってるBlanchard et alのIMFレポート。読んでみた。勝手に感想をば。

  • 日本ではリフレ議論の文脈で取り上げられてることが多いみたいだが、それはもったいない。財政政策、金融政策、そして規制のあり方も含め、総合的に”Rethinking Macroeconomic Policy”している。
  • とは言え、インタゲの文脈でやはり注目すべきは、なんといっても”Higher average inflation, and thus higher nominal interest rates to start with, would have made it possible to cut interest rates more, thereby probably reducing the drop in output and the deterioration of fiscal positions.”(p8)だろう。でもさ、これって俺も大学生の時考えてたような単純な発想で、誰でも思いつくことじゃないか・・・!なんということだ。もちろん、インフレのコストとベネフィットの関係を慎重に考えないといけない的なことを書いた上で、”But the question remains whether these costs are outweighed by the potential benefits in terms of avoiding the zero interest rate bound.”(p11)と書いているのだけどさ、結局Blanchard et alは本当のところ、どう思っているのだろう。それが見えない。実証分析もしてないし、ってゆか出来ない。
  • 大恐慌の教訓から、70年代までは財政政策>金融政策と重視していたのが、ここ20年で逆転した、と。その理由として5個挙げているのだが、それがすごい頭の整理になった。(p5)
  • Conclusionで、”The crisis was not triggered primarily by macroeconomic policy. But it has exposed flaws in the precrisis policy framework, forced policymakers to explore new policies during the crisis, and forces us to think about the architecture of postcrisis macroeconomic policy.”(p16)と書いているけど、限られた情報の中で逐次的な対応を迫られる政策当局者、および、それを支える経済学者たちが使うべき統計学は、ネイマン・ピアソン流の古典的統計学ではなく、ベイズ統計学ではなかろうか?

これ以上あまり過激なことを書くのはやめよう。