期待インフレ率の区間データを用いたインフレ期待形成の異質性の動学分析

Research Project

Project/Area Number	21K01434
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 07030:Economic statistics-related
Research Institution	Konan University
Principal Investigator	村澤康友甲南大学, 経済学部, 教授 (00314287)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords	インフレ期待 / 区間データ / 非弁別閾 / 物価 / インフレ率 / 繰り返し横断面データ / 関数データ
Outline of Research at the Start	本研究の目的は，期待インフレ率を区間で回答する調査の繰り返し横断面データを利用して，インフレ期待形成の異質性の要因を動学的な視点で明らかにすることである．本研究の方法としては，まず期待インフレ率の区間回帰モデルに動学的な構造を導入し，マクロ経済指標に対する期待インフレ率の反応の回答者の属性による差異と，その時間を通じた変化の特徴を明らかにする．次に潜在的な期待インフレ率をモデルから推定し，期待インフレ率の分布関数の動学特性を関数データ解析の手法で明らかにする．
Outline of Annual Research Achievements	本研究課題に関連する令和4年度の研究実績は，"hintreg : An R package for fitting a heterogeneous normal interval　regression model to interval data with an indifference limen"と題する紀要掲載論文1本である．ある変数の変化（例えば物価水準の変化であるインフレ率）に関するアンケート調査では，回答の選択肢に「変わらない」が含まれることが多い．これは「変化が厳密に0」と解釈するよりは，「変化が感知できない範囲（非弁別閾）」と解釈する方が自然である．この種の質的変数を従属変数とする回帰分析は，これまで注目されておらず，分析のためのソフトウェアも筆者の知る限り存在しない．筆者は2022年7～8月の台湾の国立政治大学における在外研究中に，フリーソフトRで使用できるパッケージhintregを開発し，同年秋にgithub上で公開した．上記論文は同パッケージの使用法を解説した論文であり，在外研究の成果報告として所属学部の紀要に投稿したものである．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 令和3年9月から台湾の国立政治大学で1年間の在外研究を予定しており，受入研究者と相談してから本研究課題に本格的に取り組む計画であったが，台湾での新型コロナウィルス感染拡大のため令和4年6月まで渡航できなかった．渡航が可能になるまで国内研究に切り替えて待機していたが，国内での受入研究者の専門性を考慮して，本研究課題と異なる研究課題で国内研究の受入を申請しており，そちらの成果をまとめる必要があったため，在外研究期間を除いて令和4年度中は本研究課題に時間を割く余裕がなかった．
Strategy for Future Research Activity	開発したRパッケージhintregを用いてイングランド銀行のInflation Attitudes Surveyの個票データを分析する論文を早急に執筆し，本年度中に国内外の学会での報告を目指す．また多変量モデルにも適用できるようにhintregを拡張した新たなRパッケージの開発も検討する．