構造推定とは、理論経済モデルの深層的な「構造的」パラメータを推定する手法である。この用語は同時方程式モデルに由来する。構造推定は経済理論の方程式を広範に用いるため、この点で「縮約形推定」やその他の非構造推定とは対照的である。非構造推定は経済理論をほとんど用いず（主に外生変数と内生変数を区別するため） 、観測変数間の統計的関係を研究する（ [1]いわゆる「記述モデル」）が、統計モデルと経済モデルを組み合わせるというアイデアは、20世紀半ばのコールズ委員会[2]の作業にまで遡る。
構造パラメータと誘導形パラメータの違いは、カウルズ財団の研究によって定式化されました。[3] [検証失敗]構造パラメータは「政策不変」とも呼ばれますが、誘導形パラメータの値は、公共政策立案者によって外生的に決定されるパラメータに依存する可能性があります。「ミクロ計量経済学」における構造推定と誘導形推定の区別は、誘導形マクロ経済政策予測に対するルーカス批判に関連しています。
構造化モデルと簡約形モデル
コールズ委員会が「簡約形」という用語を導入したとき、それは「左側」の従属変数が方程式の右側に決して現れない方程式のセットを定義するために使われました。これは、方程式の従属変数が他の式の入力として現れる可能性がある同時方程式とは対照的です。 [4]
構造と縮小形式との元々の区別は、基礎となるシステムと、そのシステムによって暗示される観測可能なものの間の直接的な関係との区別でした。
構造パラメータの異なる組み合わせが同じ縮約形パラメータを意味する可能性があるため、構造推定は変数間の直接的な関係を超えたものになる必要がある。[3] [5]
多くの経済学者は現在、「誘導形」という用語を、特定の経済モデルを参照しない統計的推定の意味で使用しています。例えば、回帰分析は、標準的な経済モデルでは変数間の関係を誘導形として生成できない場合でも、誘導形方程式と呼ばれることがよくあります。
構造推定と誘導型推定の相反する区別は、同時方程式推定の定式化以降、経済理論の複雑化が進んだ結果生じたものである。構造モデルは、不確実性や戦略環境下における逐次的な意思決定を伴うことが多く、他のエージェントの行動に関する信念が重要となる。このようなモデルのパラメータは、回帰分析ではなく、一般化モーメント法、最大尤度、間接推論といった非線形手法によって推定される。このようなモデルの誘導型は回帰関係を示す可能性があるが、それは多くの場合、構造パラメータの特殊なケースや自明なケースに限られる。
参照
注記
- ^ リースとウォラック、2007、p. 4282。
- ^ リースとウォラック、2007、p. 4411。
- ^ ab Reiss & Wolak 2007より。
- ^ リースとウォラック、2007、p. 4293。
- ^ キーン 2010.
参考文献
- アングリスト、ジョシュア・D; ピシュケ、ヨーン＝ステフェン (2010). 「実証経済学における信頼性革命：より優れた研究デザインが計量経済学の欺瞞をいかにして取り除くか」(PDF) .経済展望ジャーナル. 24 (2). アメリカ経済学会: 3–30 . doi : 10.1257/jep.24.2.3 . ISSN 0895-3309.
- Keane, Michael P. (2010). 「計量経済学への構造的アプローチと非理論的アプローチ」. Journal of Econometrics . 156 (1). Elsevier BV: 3–20 . doi :10.1016/j.jeconom.2009.09.003. ISSN 0304-4076.
