Structural Estimation Analysis of Macroeconomic Models with Heterogeneous Agents

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K13654
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 07010:Economic theory-related
• Research Institution: The University of Tokyo (2020-2021); Kanagawa University (2019)
• Principal Investigator: Yamana Kazufumi 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 特任研究員 (80769604)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 異質的動学一般均衡モデル / 構造推定 / ベイズ統計学 / 企業動学 / 組織資本 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

Differences such as the level of household assets, the number of sales, and employees of firms are referred to as heterogeneity. Although dynamic models that take into account the heterogeneity of households and firms are becoming a major analytical framework in macroeconomics, standard methods have not yet been established for estimating structural parameters, especially when appropriate data are not available. In this study, we develop an algorithm that enables structural estimation of dynamic models even in data-constrained situations where appropriate panel data are not available, and apply it to the study of heterogeneity in firms' organizational capital and households' financial portfolios using actual data.

Free Research Field

マクロ経済学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

家計や企業といった経済主体の異質性を考慮したマクロ経済モデルは、適切なパネルデータが利用できないとパラメータの推定が困難または不可能であることで知られている。本研究では、パネルデータが利用できないデータ制約的な状況においても、横断面データを用いることで構造パラメータを推定する手法を開発した。これまでに同様のデータ制約下で適切な推定量を得られる実用的な手法は提案されていないことから、本研究の成果は学術的に重要である。さらに、当該手法の開発は、データ制約下でも政策決定や評価を定量的かつ機動的に行えるようになったことを意味しており、社会的にも重要な研究成果であると考えられる。