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【Whiteの方法🌸】不均一分散の存在する回帰モデルへの対応策:計量経済学 No.15 2023/08/23

    Introduction:計量経済学への挑戦🔥

    経済学部に通う私も
    いよいよ大学「学部」最終年になり
    学問に全力を注ぐ時間も限られてきました👍

    「知は力なり」という言葉を信じて
    残りの大学生生活を満喫したいと思います

    学部レベルのマクロ経済学は
    個人的によく理解できたつもりです

    しかしながら、本当の経済の動向を理解するには、学部レベルの知識ではお話になりません😥
    また、正しい計量経済学の知識やデータ分析のリテラシーを会得しなければなりません💦
    現実の経済データを、理論モデルと当てはめ
    正しい計量手法によって実証分析できる力を醸成したら
    きっと将来どこかで活躍できる人財になれる可能性を高めることに繋がると思います

    実際の経済動向や政治と結びつけながら
    応用できる能力がなければ
    知識を持つ意義も小さくなってしまいます💦

    何事もアウトプット前提のインプットが
    大事であると、noteで毎日発信してきました

    これは、どのような内容で
    あっても当てはまります👍

    先行研究の論文を一概に読んでも
    記憶に残っていなかったり
    大切な観点を忘れてしまっていたりしたら
    学習の進捗は滞ってしまうと思います

    だからこそ、この「note」をフル活用して
    自分の知識を1%でも、定着させ
    誰にでもわかりやすい解説をアウトプットできるように努めていきたいと思います

    私がこれからアウトプットする
    計量経済学において最重要なパートである
    時系列分析のモデル理論解説を
    どうぞ最後まで、ご愛読ください📖

    本投稿作成における参考文献は以下の通りです

    なぜ、計量経済学を学ぶのか??

    計量経済学が時系列解析法を「理論なき計測」として退けるところからスタートしたことでよく知られているのです

    1930年に創立された計量経済学会の規約第1条では、計量経済学は「理論的数量的アプローチと経験数量的アプローチの統一」と定義されていました📝

    また、R・フリッシュによる『エコノメトリカ』創刊の辞では、「統計学、経済学、数学の三者の統合」と定義されているのです👍

    このような定義においては、当時のハーバード景気予測に代表される時系列解析法への批判が強く意識されていたとされています

    すなわち、それが29年の大恐慌の予測に失敗したのは,経済理論を無視し、 時系列データの形式的な解析のみに終始したからであったということです

    今後はそうした「理論なき計測」の立場を退け、「理論に基づく計測」を重視していかなければならない、という見解の重要性が増しています
    このような歴史を経て、計量経済学はスタートをきったのでした


    そして、何よりマクロ経済変数は
    その多くが互いに影響を及ぼし合う相互依存の関係にあり、また過去の変化の影響が持続するという傾向を持ちます

    これらの動向を分析したり、将来を予測したりできるようになるためには、計量経済学、ひいては「時系列分析」に対する理論や正しい実証手法への理解が必要不可欠となります

    「計量経済学」シリーズの投稿では、こうしたマクロ時系列変数の実証分析に必要な計量理論と手法を習得することを目的とします

    これから私がアウトプットする
    時系列マクロ経済分析に関する内容について
    どうぞ最後までご愛読くださいね💖

    前回のお復習い✨

    【vs.自己相関🔥】Durbin-Watson検定を正しく実施するために大切なこと🌈:計量経済学 No.12

    【不均一分散との闘い🔥】加重最小自乗法(WLS)による適切な回帰分析手法について:計量経済学 No.13

    【White検定📊】不均一分散のある回帰モデルに対する検定について:計量経済学 No.14

    不均一分散への対応策:Whiteの方法🌟

    不均一分散の形態が既知でない場合に
    通常通りの最小自乗法を適用して検定をしてしまうと、大問題が発生します

    すなわち、標準誤差が適切ではなく
    誤った統計的推論を実施してしまうことになるということです🥲

    Whiteはここで、そのような場合に対するアプローチを提案したのです👍

    以下では、次の回帰式(1)を考えます

    yi=β0+β1xi+ui⋅⋅⋅(1)i=1,2,⋅⋅⋅,ny_i =\beta_0+\beta_1x_i +u_i \cdot\cdot\cdot (1) \\i=1,2,\cdot\cdot\cdot,n

    ここで分散が均一の場合を想定すると
    β1のOLS推定量の分散は以下(2)のように表記できます

    if,V(ui)=σ2:Homoscedasticity   The Varianve of OLS Estimator:β1^  V(β1^)=σ2∑i=1n(xi−xiˉ)2⋅⋅⋅(2)\\ if,V(u_i)=\sigma^2:Homoscedasticity\\  \\    \\The  Varianve  of   OLS  Estimator : \hat{\beta_1}\\    \\V(\hat{\beta_1}) =\frac{\large{\sigma^2}}{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2} \cdot\cdot\cdot (2)

    これに対して、不均一分散が存在する場合に
    おいて、β1のOLS推定量の分散は(3)のようになります

    if,V(ui)=σi2:Heteroscedasticity   The Varianve of OLS Estimator:β1^  V(β1^)=∑i=1n(xi−xiˉ)2σi2∑i=1n(xi−xiˉ)2⋅⋅⋅(3)\\ if,V(u_i) =\sigma_i^2:Heteroscedasticity \\ \\       \\The  Varianve  of   OLS  Estimator : \hat{\beta_1}\\    \\V(\hat{\beta_1}) =\frac{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2 \sigma_i^2}{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2} \cdot\cdot\cdot (3)

    (3)式には、(2)式とは異なり、未知の
    パラメータ(σi^2,i=1,2,…,n)が存在しています

    これが、不均一分散が存在するときに
    いつものように通常最小自乗法を実施してしまうと、分散や標準誤差が正しく計測されないという所以になります📝

    ここでWhiteは、未知のパラメータ(σi^2)の
    代替として、OLS残差(ei)を用いて
    (3)式を(4)式のようにしてから推定することを提案したのです📝

    White′s Approach  Use OLS Residual:ei=yi−β0^−β1^xi    V(β1^)=∑i=1n(xi−xiˉ)2 ei2∑i=1n(xi−xiˉ)2⋅⋅⋅(4)\\ White's  Approach\\     \\Use   OLS  Residual :e_i =y_i -\hat{\beta_0}-\hat{\beta_1}x_i\\       \\  \\V(\hat{\beta_1}) =\frac{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2  e_i^2}{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2} \cdot\cdot\cdot (4)

    ここで非常に重要なポイントは以下の通りです

    上記で述べた、不均一分散に対するWhiteの
    修正方法は、たとえ不均一分散の型やパターンがわからなくとも、その推定量は
    一致性を満たす
    ということです🌟

    (4)式に基づいて、計算される標準誤差は
    (5)式のようにHCSEと呼ばれます

    これは Heteroscedasticity  Consistent  Standard  Errorの略になります📝

    HCSE(β1^)=∑i=1n(xi−xiˉ)2 ei2∑i=1n(xi−xiˉ)2⋅⋅⋅(5)\\ HCSE(\hat{\beta_1}) =\sqrt{\frac{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2  e_i^2}{\textstyle\sum_{i=1}^n(x_i-\bar{x_i})^2}} \cdot\cdot\cdot (5)

    総じて、不均一分散の疑いがあるときには
    (5)式に基づいてt検定を行えばよいのです

    HCSEを用いても回帰係数の推定値
    それ自体は影響を受けません

    しかし、標準誤差の値、およびその結果としてt検定などの統計的推論は影響を受けることになるのです👍

    本日の解説は、ここまでとします👍
    次回は「Newey-Westの方法」というテーマを徹底的に考察していきたいと思います

    マクロ経済学をより理解する手法としての
    計量経済学ならびに時系列分析の知識を
    一緒に獲得していきましょう🔥

    付録:私の卒論研究テーマについて🔖

    私は「為替介入の実証分析」をテーマに
    卒業論文を執筆しようと考えています📝

    日本経済を考えたときに、為替レートによって
    貿易取引や経常収支が変化したり
    株や証券、債権といった金融資産の収益率が
    変化したりと日本経済と為替レートとは
    切っても切れない縁があるのです💝
    (円💴だけに・・・)

    経済ショックによって
    為替レートが変化すると
    その影響は私たちの生活に大きく影響します

    だからこそ、為替レートの安定性を
    担保するような為替介入はマクロ経済政策に
    おいても非常に重要な意義を持っていると
    推測しています

    決して学部生が楽して執筆できる簡単なテーマを選択しているわけでは無いと信じています

    ただ、この卒業論文をやり切ることが
    私の学生生活の集大成となることは事実なので
    最後までコツコツと取り組んで参ります🔥

    今後も経済学理論集ならびに
    社会課題に対する経済学的視点による説明など
    有意義な内容を発信できるように努めてまいりますので、今後とも宜しくお願いします🥺

    おすすめマガジンのご紹介🔔

    こちらに24卒としての私の就職活動体験記をまとめたマガジンをご紹介させていただきます👍
    様々な観点から就職活動について考察していますので、ご一読いただけますと幸いです

    改めて、就職活動は
    本当に「ご縁」だと感じました
    🍀

    だからこそ、ご縁を大切に
    そして、選んだ道を正解にできるよう
    これからも努力していきたいなと思います🔥

    卒業論文執筆への軌跡📚

    エッセンシャル・経済学理論集🌟

    【国際経済学🌏】基礎的理論&モデルの説明

    こちらのマガジンにて
    卒業論文執筆への軌跡
    エッセンシャル経済学理論集、ならびに
    国際経済学🌏の基礎理論をまとめています

    今後、さらにコンテンツを拡充できるように努めて参りますので、今後とも何卒よろしくお願い申し上げます📚

    最後までご愛読いただき誠に有難うございました!

    あくまで、私の見解や思ったことを
    まとめさせていただいてますが
    その点に関しまして、ご了承ください🙏

    この投稿をみてくださった方が
    ほんの小さな事でも学びがあった!
    考え方の引き出しが増えた!
    読書から学べることが多い!
    などなど、プラスの収穫があったのであれば

    大変嬉しく思いますし、投稿作成の冥利に尽きます!!
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    今後とも何卒よろしくお願いいたします!

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