| 研究課題/領域番号 |
17K03671
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
経済政策
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| 研究機関 | 東北学院大学 (2019-2020)
東北大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
松前 龍宜 東北学院大学, 経済学部, 准教授 (40780888)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | DSGEモデル / 景気循環 / 経済政策 / マクロ経済学 / 計量経済学 |
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| 研究成果の概要 |
動学的確率的一般均衡（Dynamic Stochastic General Equilibrium; 以下，DSGE）モデルを理論・計量の両面から拡張しつつ研究プロジェクトを遂行した．
日本の資産価格バブル期における金融市場の不完全性がもたらした実体経済への影響を定量評価した研究では，金融摩擦を考慮するモデルを構築することで，サンプル全期間に渡って投資データの予測精度は改善される一方，消費データとインフレデータの予測精度は，政策金利と企業の借入金利スプレッドの変動に依存し，とりわけ急激な金融政策の変更は，金融摩擦モデルの予測パフォーマンスを低下させる可能性があることがわかった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
金融市場の不完全性を考慮することがマクロ経済指標の予測改善に資するか否かを，資産価格バブル期の日本経済を対象に検証した．この研究の学術的新規性は，データの予測精度の観点から異なるふたつのモデルを対決させた点にある．通常は金融摩擦をモデルに取り込むことでデータの予測精度が高まることが期待されるが，政策金利を急激に変更した時期では，金融摩擦を考慮したとしても予測精度が改善されないことが実証された．政策当局は政策効果を事前に予期しておくことがもとめられるけれども，本研究の成果に基づけば，政策金利を大胆に変更する際は，金融当局においてもその実体効果を事前に把握することが困難であることが明らかとなった．
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