経済データ: 経済データをマスターし、私たちの世界を形作る数字をナビゲートする

By Fouad Sabry

経済データとは

経済データは、過去または現在の実際の経済を説明するデータです。 これらは通常、時系列形式、つまり複数の期間をカバーする形式、または 1 つの期間内の断面データで見つかります。 データは、たとえば個人や企業の調査から収集されたり、単一経済または国際経済のセクターや産業に集約されることもあります。 このようなデータを表形式で集めたものがデータ セットを構成します。

どのようなメリットがあるか

(I) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 経済データ

第 2 章: 計量経済学

第 3 章: 国際通貨基金

第 4 章: 先進国

第 5 章: 景気循環

第 6 章: 金融経済

第 7 章: 経済統計

第 8 章: 経済モデル

第 9 章: マクロ経済モデル

第 10 章: 経済予測

第 11 章: 国民経済計算

第 12 章: 国際経済

第 13 章: JEL 分類コード

第 14 章: 国民経済計算体系

第 15 章: 経済的方法論

第 16 章: 社会と社会の国際百科事典 行動科学

第 17 章: 計量経済学の方法論

第 18 章: エドワード E. リーマー

第 19 章: 経済効率

第 20 章 : アグスティン・マラヴァル

第 21 章: デニス R. オズボーン

(II) 経済データに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 現実世界 さまざまな分野での経済データの使用例。

本書の対象者

専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家など あらゆる種類の経済データに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

• Language: 日本語
• Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
• Release date: Apr 7, 2024

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第1章 経済データ

経済データは、実際の経済を表す過去または現在の統計です。これらは、多くの場合、時系列形式、つまり複数の期間にまたがる形式(たとえば、過去5年間の月次失業率)として取得されるか、単一の期間の横断的データ(たとえば、サンプル世帯の消費と所得レベル)として取得されます。データは、例えば、個人や企業の調査を通じて収集されたり、特定の経済や世界経済のセクターや産業に集約されたりすることもあります。このような表形式のデータのコレクションは、データセットです。

主題の方法論的、経済的および統計的要素には、データの測定、収集、分析、および公開が含まれます。経済政策の意思決定に用いるため。

多数のデータは、国民会計の概念を使用して経済レベルで整理および編集されます。これらには、国民総生産とその構成要素、国民総支出、国民所得および生産収支の国民総所得、資本ストックと国富が含まれます。場合によっては、データは名目または実質、つまり貨幣価値またはインフレ調整値で表される場合があります。その他の経済指標には、代替産出量、受注、貿易、労働力、信頼感、価格設定、金融系列測定(貨幣や金利など)が含まれます。国際貿易、国際金融フロー、直接投資フロー(国家間)、為替レートなど、国際レベルでは数多くのシリーズがあります。

時系列データの場合、報告される指標は、時間単位、日単位、月単位、四半期単位、または年単位(株式市場など)です。平均などの推定値は、休日の売上や季節的な失業率など、週単位または季節的な周期性の要素を排除するために、季節調整に合わせて調整されることがよくあります。

国内では、データは通常、政府、準政府機関、中央銀行などの 1 つ以上の統計組織によって編集されます。国際通貨基金(IMF)や国際決済銀行(BIS)など、いくつかの国際機関や企業が国際データを公開しています。

実験経済学研究もデータを生成する可能性があります。疫学と同様に、経済学では、完全に制御された実験を可能にするには長すぎる期間にわたって人間の行動を調べることがよくあります。このような場合、経済学者は観察研究または準実験を使用できます。これらの研究では、経済学者はデータを収集し、それを統計的に分析します(計量経済学)。

データを分析する方法は多数あります。重回帰を用いた時系列分析、Box–Jenkins分析、季節性分析などがその例です。分析は、単変量 (1 つの系列をモデル化) または多変量 (複数の系列をモデル化) (複数の系列から) にすることができます。計量経済学者、経済統計学者、金融アナリストは、歴史的な関係や経済予測のいずれであっても、モデルを開発します。

良好な経済情報は、効率的なマクロ経済運営の前提条件である。現代の経済は複雑であり、マクロ経済政策手段には固有の遅れがあるため、国は経済の負の傾向を即座に特定し、適切な是正措置を実施できなければなりません。これは、完全で正確かつタイムリーな経済データなしでは実現できません。

国際市場では、堅実な経済データの利用可能性が、外国投資先としての国の魅力を示す指標としてますます注目されています。国際的な投資家は、堅実な経済データが国家の効果的な運営に不可欠であることを認識しており、他の条件がすべて同じであれば、そのようなデータを公表しない国は避けるでしょう。

国際投資家は、正確で最新の経済データを入手し、経済の変化を監視し、投資リスクを管理することができるため、安心しています。メキシコとアジアの金融危機の深刻さは、当局が重要な経済データをゆっくりと不十分に開示することで、経済状況の悪化を隠蔽していたことに投資家が気づいたときに悪化しました。経済状況の厳しさが不透明なため、彼らは急速に資産を引き出そうとし、問題の経済に大きな損害を与えました。国際通貨基金(IMF)の一般データ配布システムなどの国際的なデータ品質基準は、これらの国際金融危機(GDDS)によって引き起こされる損害のほとんどがデータの問題にあるという認識の結果として開発されました。

国内で高品質の経済データが公開されているため、企業や個人はマクロ経済環境を理解しているという保証の下でビジネス上の意思決定を行うことができます。海外投資家と同様に、経済状況を理解することで、地元のビジネスマンが悪いニュースに過剰反応する可能性が低くなります。

税務情報は、経済情報を提供することができます。内国歳入庁は、米国の税務データを提供しています。 icon

ビジネスと経済のポータル

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第2章 計量経済学

計量経済学とは、経済関係に経験的意義を吹き込むために、統計的手法を経済データに適用することです。計量経済学者は、客観性、有効性、一貫性などの望ましい統計的特性を持つ推定量を求めています。応用計量経済学は、理論的な計量経済学と実世界のデータを使用して、経済理論を評価し、計量モデルを開発し、経済史を調べ、経済予測を行います。

重回帰モデルは、計量経済学の基本的なツールです。2 つの変数の線形回帰の推定は、独立変数と従属変数のペアの値を表すデータ点を通る線をフィッティングすることでグラフィカルに表すことができます。

GDP成長率と失業率の関係を表すオークンの法則。

回帰分析を使用して、適合線を求めます。

たとえば、GDP成長率と失業率を結びつける関係であるオークンの法則について考えてみましょう。

この関係は線形回帰で表され、失業率の変化 ( \Delta \ {\text{Unemployment}}

) は切片 ( \beta _{0}

)、GDP成長率の所定の値に傾き係数を掛けたもの \beta _{1}

と誤差項 \varepsilon

:

\Delta \ {\text{Unemployment}}=\beta _{0}+\beta _{1}{\text{Growth}}+\varepsilon .

不明なパラメータ \beta _{0}

そして \beta _{1}

と推定できます。

ここは \beta _{0}

は 0.83 と推定され、 \beta _{1}

は -1.77 と推定されます。

つまり、GDP成長率が1%ポイント上昇すると、失業率は1.77%ポイント低下すると予測され、その他の要因は変わらない。

次に、モデルの統計的有意性をテストして、仮説どおり、GDP成長率の増加が失業率の低下と関連しているかどうかを判断できます。

の見積もりが \beta _{1}

0と有意差がない場合、この検定では成長率の変化と失業率の相関関係を確立できません。

多項式最小二乗法では、独立変数(GDP成長率)の関数としての従属変数(失業率)の予測の分散が与えられます。

計量経済学は、統計理論と数理統計学を用いて、計量経済学の手法を評価・発展させます。計量経済学者は、客観性、有効性、一貫性などの望ましい統計的特性を持つ推定量を求めています。推定器は、その期待値がパラメーターの真の値に対応する場合、偏りがありません。サンプルサイズが大きくなるにつれて真の値に収束する場合、一貫性があります。また、その標準誤差が、特定のサンプルサイズに対して他の不偏推定量の標準誤差よりも小さい場合、効率的です。最小二乗法 (OLS) は、ガウス・マルコフの仮定の下で BLUE または「最良線形不偏推定量」(「最良」は最も効率的で不偏な推定量を指す) を提供するため、推定によく使用されます。これらの仮定に反する場合、または他の統計的特性が望まれる場合は、最尤推定、モーメントの一般化法、一般化最小二乗法などの他の推定手法が採用されます。伝統的、古典的、または「頻度主義的」アプローチよりもベイズ統計を好む人々は、事前の信念を組み込んだ推定量を提唱しています。

応用計量経済学は、理論的な計量経済学と実世界のデータを使用して、経済理論の評価、計量モデルの開発、経済史の分析、および経済予測を行います。経済学では、需要と供給の均衡などの方程式系や不等式を調べるのが一般的です。その結果、計量経済学の分野は、連立方程式を使用してモデルを特定して推定するための手法を開発しました。これらの手法は、システム解析や制御理論におけるシステム同定の分野など、他の科学分野で採用されている手法に匹敵します。システムを直接操作しなくても、研究者はそのような手法を使用してモデルを推定し、その経験的結果を調査できる可能性があります。

回帰分析は、計量経済学者が採用する基本的な統計手法の1つです。手法には、回帰不連続性計画、操作変数、差分内差などがあります。

労働経済学の分野からの計量経済学的関係の簡単な例は次のとおりです。

\ln({\text{wage}})=\beta _{0}+\beta _{1}({\text{years of education}})+\varepsilon .

この例では、ある人の賃金の自然対数が、その人が学校で過ごした年数の線形関数であると仮定しています。

パラメーター \beta _{1}

教育の1年延長に起因する賃金の自然対数の増加を測定します。

用語 \varepsilon

は、賃金に直接影響を与える可能性のある他のすべての要因を表す確率変数です。

計量経済学の目的は、パラメータを推定することです。 \beta _{0}{\mbox{ and }}\beta _{1}

確率変数に関する特定の仮定の下で \varepsilon

.

たとえば、 \varepsilon

は教育年数と相関していないため、方程式は通常の最小二乗法を使用して近似できます。

研究者が個人を異なる教育レベルに無作為に割り当てることができれば、結果のデータセットを使用して、教育年数の変化が収入に及ぼす影響を推定できます。これらの実験は現実には行えません。代わりに、計量経済学者は、複数の次元で異なる個人に支払われる教育年数と給与を観察します。これらのデータから、上記の式の教育年数に関する推定係数は、教育が賃金に及ぼす影響と、他の変数が教育と相関している場合、賃金に対する他の変数の効果の両方を反映しています。たとえば、特定の場所で生まれた人は、賃金や教育レベルが高い場合があります。計量経済学者が上記の式で出生地をコントロールしない限り、出生地が賃金に及ぼす影響は、教育が賃金に及ぼす影響に誤って起因する可能性がある。

出生地をコントロールする最も明白な方法は、上記の式に出生地の影響の尺度を含めることです。

出生地の除外、という仮定 \epsilon

が教育と相関していないと、モデルが誤って指定されます。

操作変数ではない追加の測定共変量を方程式に組み込むことは別の方法ですが、 \beta _{1}

識別。

Econometrica、Journal of Econometrics、The Review of Economics and Statistics、Econometric Theory、Journal of Applied Econometrics、Econometric Reviews、The Econometrics Journal、Journal of Business & Economic Statisticsは、主要な計量経済学ジャーナルです。

他のタイプの統計分析と同様に、適切に指定されていない計量経済モデルは、2つの変数が相関しているが因果関係がないという偽の関係を示す可能性があります。マクロスキーは、主要な経済学雑誌における計量経済学の使用に関する研究で、一部の経済学者はp値を報告し(点帰無仮説の有意性の検定というフィッシャーの伝統に従って)、タイプIIのエラーの懸念を無視していると結論付けました。一部のエコノミストは、(統計的有意性は別として)影響の大きさの推定を報告し、その経済的意義を論じることを怠っている。彼女はまた、一部の経済学者は、モデルを選択するとき、特に回帰に含める変数を決定するときに、経済的推論を使用しないと主張しています。

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第3章 国際通貨基金(IMF)

国際通貨基金(IMF)は、ワシントンD.C.に本部を置く190カ国からなる国際金融機関であり、国連の主要な金融機関です。その使命は、「グローバルな通貨協力を促進し、金融の安定を確保し、国際貿易を促進し、高い雇用と持続可能な経済成長を促進し、世界の貧困を緩和する」ことです。IMFは、世界の最後の貸し手と見なされています。

IMFは、IMFのほか、統計や分析の収集、加盟国の経済のモニタリング、特定の政策の要求などの活動を通じて、特定の政策の採用を奨励しています。

国際通貨基金(IMF)総務会(1999年)

IMFによると、加盟国に政策助言と資金を提供し、発展途上国がマクロ経済の安定と貧困削減を達成するのを支援することにより、世界の成長と経済の安定を促進します。

IMFが設立されたとき、その3つの主要な機能は次の通りです。

国家間の固定為替レートの取り決めを監督すること。

国際収支を援助し、国際経済危機の拡大を防ぐための短期資本の供給。

大恐慌と第二次世界大戦後の国際経済の修復を支援するため。

IMFは、国際通貨・金融システムを監督し、加盟国の経済・金融政策を監視する責任があります。

IMFデータ普及システム参加者:

SDDSを利用するIMF参加者

GDDSを使用するIMF参加者

IMF加盟国がDDSystemsを利用していない

SDDSを利用するIMF非加盟国

GDDSの非IMFユーザー

IMFとの関係なし

1995年、国際通貨基金(IMF)は、IMF加盟国に対し、経済・金融データの一般大衆への普及を指示することを目的として、データ普及基準に関する作業を開始しました。国際通貨金融委員会(IMFC)は、一般データ配布システム(GDDS)と特別データ配布基準(SDDS)の2つの層に分けられた配布基準のガイドラインを承認しました。

1996年と1997年に、執行委員会はそれぞれSDDSとGDDSを承認し、その後の修正は改訂された一般データ配布システムへのガイドとして公開されました。このシステムは主に統計学者向けに設計されており、国の統計システムのさまざまな側面を改善することを目的としています。また、ミレニアム開発目標(MDG)や世界銀行の貧困削減戦略文書(PRSP)にも掲載されています。

GDDSの主な目的は、加盟国に対し、統計的要件を評価し、金融・経済データの適時性、透明性、信頼性、アクセス性を高めるための優先事項を確立するために、データの質と統計能力構築を改善するための枠組みを構築することを奨励することである。一部の国では、当初はGDDSを利用していましたが、その後SDDSにアップグレードしました。

IMF以外の機関の中には、統計情報をシステムに提供するものもあります。

パレスチナ自治政府 - GDDS

香港のSDDS

マカオ - GDDS

欧州連合(EU)の機関:

SDDS は ユーロ圏の欧州中央銀行 を表します。

EU全体のユーロスタット– SDDSは、キプロス(独自のDDSystemを使用していない)とマルタ(GDDSのみを独自に使用)からのデータを提供します。

2021年の調査によると、IMFのサーベイランス活動は「ソブリン債務に大きな影響を与えており、その影響は高所得国よりも新興国の方がはるかに大きい」とされています。

「世界経済見通し」は、国際通貨基金(IMF)が年2回発行する、世界経済の短中期的な分析報告書です。

コンディショナリティとは、金融支援と引き換えにIMFが課す一連の政策または要件です。1952年の理事会の決定により、コンディショナリティの概念が導入され、後に協定条項に組み込まれました。

コンディショナリティは、経済理論と返済執行メカニズムに関連しています。主にジャック・ポラックの研究から派生した「国際収支への貨幣的アプローチ」は、コンディショナリティの理論的基礎でした。

構造調整の可能な条件には、次のものがあります。

歳出削減や歳入増加、緊縮財政とも呼ばれます。

経済生産を資源の直接輸出と採掘に集中させる。 通貨の切り下げ、貿易の自由化、または輸出入制限の撤廃、 投資の安定性を高める(国内市場向けの施設の開設で海外直接投資を補完することによる)、 財政規律の維持と浪費の回避、価格統制と政府補助金の廃止、国有企業の全部または一部の民営化または売却、 国内法の下での外国人投資家の権利の拡大、ガバナンスの強化、汚職との闘い、 これらの状況は、ワシントン・コンセンサスと呼ばれています。

これらの融資条件は、借入国がIMFに返済することができ、国際経済に害を及ぼすような方法で国際収支問題を解決しようとしないことを保証します。