ファイナンス&開発,June2011,Vol. 48、No.2

Sam Ouliaris

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経済学者が現実をシミュレートしようとする方法

現代経済は複雑な機械です。 その仕事は、限られたリソースを割り当て、多数のエージェント（主に個人、企業、政府）にアウトプットを分配することであり、各エージェントの行動が直接的（または間接的）他のエージェントの行動に影響を与える可能性を可能にする。,

アダム-スミスはマシンを”目に見えない手”とラベル付けした。”1776年に出版された”The Wealth of Nations”では、経済学の父と広く考えられているスミスは、経済の自律的な性質を強調しました-エージェントが独立して自分の利益を求め 今日のエコノミストは、目に見えない手の理解を高めるために、現実のロードマップであるモデルを構築します。

経済が財やサービスを配分するにつれて、それらは複雑さを駆動する秩序があることを示唆する測定可能なシグナルを発する。, 例えば、先進国の年間生産量は、上昇傾向を中心に振動しています。 また、短期的にはインフレ率と失業率との間にはマイナスの関係があるように見えます。 他の極端では、株価は頑固に予測不可能であるように見えます。

経済学者は、そのような経験的規則性を”様式化された事実”と呼んでいる。”経済の複雑さを考えると、それぞれの様式化された事実は、正式な説明を招くうれしい驚きです。, これらの様式化された事実を生み出すプロセスについてもっと学ぶことは、経済学者や政策立案者が経済の内部の仕組みを理解するのに役立つは 彼らはその後、この知識を使用して、より望ましい結果に向かって経済を微調整することができるかもしれません（例えば、世界的な金融危機を避ける）。

現実の解釈

経済モデルは、テストできる経済行動に関する仮説をもたらすように設計された現実の単純化された記述です。, 経済モデルの重要な特徴は、経済的成果の客観的な尺度がないため、設計において必然的に主観的であるということです。 異なる経済学者は、現実の解釈を説明するために必要なものについて異なる判断を下すでしょう。

経済モデルには、理論的および経験的な二つの幅広いクラスがあります。 理論モデルは、エージェントがモデルでよく定義されている制約（例えば、エージェントの予算）の対象となる特定の目的を最大化するという前提の下で、経済行動に関する検証可能な意味を導き出すことを求める。, これらは、非対称情報（取引の一方の側が他方の側よりも多くを知っている場合）の影響や、市場の失敗をどのように処理するのが最善かなど、特定の問

これとは対照的に、経験的モデルは、理論モデルの定性的予測を検証し、これらの予測を正確な数値結果に変換することを目的としています。 例えば、エージェントの消費行動の理論モデルは、一般的に支出と収入の間の肯定的な関係を示唆するであろう。, 理論モデルの経験的適応は、収入が増加するときに支出が増加する平均額に数値を割り当てようとするであろう。

経済モデルは、一般に、経済行動の理論を記述する一連の数学的方程式からなる。 モデルビルダーの目的は、合理的なエージェントがどのように振る舞うか、または経済がどのように機能するかについての有用な手がかりを提供する, 方程式の構造は、例えば、無限の数の競合他社と完全な先見性を持つ市場参加者を仮定することによって、現実を単純化しようとするモデルビルダーの試みを反映しています。 例えば、リンゴの需要は、他のすべての影響が一定のままであれば、価格に反比例します。 リンゴが安価であればあるほど、より多くの要求がある。, あるいは、モデルはかなり複雑になる可能性があります：経済の実際の出力レベルを予測しようとするモデルの中には、”非線形、相互接続された微分方程式”のような名前で行われる何千もの複雑な定式化を使用します。”

経済モデルは、それらが説明するために設計された規則性またはそれらが答えようとする質問によって分類することもできる。 例えば、いくつかのモデルは、長期的な成長の源についてあまり正確ではなく、商品やサービスの需要に焦点を当て、進化する長期的なパスの周りの経済の浮き沈みを説明します。, 他のモデルは、短期的な振動を無視して、貿易改革が長期生産レベルに及ぼす影響などの構造的な問題に焦点を当てるように設計されています。 エコノミストはまた、付加価値税の導入による経済全体への影響など、”what-if”シナリオを研究するモデルを構築します。

経済学者が経験的モデルをどのように構築するか

その多様性にもかかわらず、経験的経済モデルには共通の特徴があります。 それぞれは、モデルによって説明する必要のない入力、または外生変数を可能にします。, これらには、政府支出や税率などの政策変数、または天候などの非政策変数が含まれます。 次に、従属変数（例えば、インフレ率）と呼ばれる出力があり、モデルは外生変数の一部またはすべてがいつ遊びに来るかを説明しようとします。

すべての経験的モデルには、入力が変化したときに従属変数がどのように変化するかを決定する係数もあります（例えば、所得税の100ドルの減少に対する家計消費の応答性）。, などの係数は、通常の推定(指数)から、過去の実績に基づいて 最後に、経験的モデルビルダーは、個々のレベルでの経済行動の特異性を説明するために、各行動方程式にcatchall変数を追加します。 （上記の例では、エージェントは$100税のリベートに同じように応答しません。 しかし、経験的モデルの方程式をどのように導くべきかについては、経済学者の間で根本的な違いがあります。, エコノミストの中には、方程式は最大化する行動（例えば、エージェントは予算に応じて満足度を最大化するために将来の消費を選択する）、効率的な市場、 エージェ したがって、モデルのユーザーは、変更自体がエージェントの行動を変更するかどうかを心配することなく、特定のポリシー変更の影響を追跡できるはずです。

他のエコノミストは、より微妙なアプローチを支持しています。, その方程式の優先を反映し、何が自分の経験を学ぶこともできた観測データです。 このようにモデルを構築する経済学者は、本質的に、より正式に導出されたモデルにおける行動構築物のリアリズムに疑問を呈している。 しかし、経験を組み込むことは、しばしば、基礎となる方程式がエージェントの行動の変化を明示的に考慮していないため、特定のショックの影響を解くことや、政策変更の影響を予測することは不可能であることを意味します。, これらの同じエコノミストが主張する利益は、彼らが予測のより良い仕事をするということです（特に短期的には）。

何が良い経済モデルを作るのですか？

アプローチにかかわらず、科学的方法（物理学や気象学などの多くの科学がモデルを作成する）は、すべてのモデルが説明しようとしている経済現象について正確かつ検証可能な意味をもたらすことを必要とする。 正式な評価を試験モデルのキーの影響と評価に再現する能力における定式化された事実の分析., 経済学者は、ケーススタディ、ラボベースの実験研究、統計など、モデルをテストするために多くのツールを使用します。

それでも、経済データのランダム性はしばしば邪魔になるので、モデルが何かを”うまく説明する”と言うとき、経済学者は正確でなければなりません。 予測の観点からは、エラーは予測できず、平均して無関係（ゼロ）であることを意味します。 二つ以上のモデルがこの条件を満たす場合、エコノミストは、一般的にタイを破るために予測誤差のボラティリティを使用します—小さいボラティ,

経験的モデルを改訂する必要があるという客観的なシグナルは、体系的な予測誤差を生成する場合です。 系統誤差は、モデルの一つ以上の方程式が間違っていることを意味します。 このようなエラーが発生する理由を理解することは、経済学者がモデルを作る定期的な評価の重要な部分です。

なぜモデルが失敗するのか

すべての経済モデルは、どんなに複雑であっても、観察された現象を説明するために設計された現実の主観的近似です。, したがって、モデルの予測は、それが説明しようとする基礎となるデータのランダム性と、その方程式を導出するために使用される理論の妥当性によっ

良い例は、最近の世界金融危機の理由を予測または解くために、既存のモデルの失敗に関する進行中の議論です。 全体的な需要、富、そして特に過度の金融リスクテイクの間のリンクに対する不十分な注意が非難されている。 今後数年間で、危機からの教訓を明らかにし、理解するためのかなりの研究があるでしょう。, この研究は、現在の経済モデルに新しい行動方程式を追加します。 また、既存の方程式（例えば、家計の節約行動を扱う方程式）を変更して、それらを金融セクターをモデル化する新しい方程式にリンクする必要があります。 強化されたモデルの真のテストは、先制的な政策対応を必要とする金融リスクのレベルに一貫してフラグを立てる能力であろう。

いいえ経済モデルは、現実の完璧な説明することはできません。, しかし、モデルの構築、テスト、改訂のプロセスは、経済学者や政策立案者に、経済がどのように機能するかについての意見を厳しくするよう強制します。 これは、経済行動を推進するものと、市場の失敗に対処するために何をすべきか（またはすべきではない）についての科学的議論を促進する。 アダム-スミスは認めるだろう ■