リスク要因としての消費のクロスセクションの3次のモーメントの検討

Material type: 文書・図像類

Author: 和田, 賢治

Publisher: 慶應義塾大学

Publication date: 2022

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

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Note (General)：: type:text近年クロスセクションの家計消費の高次モーメントがリスク要因としてマクロ・ファイナンスで注目されている。Basu and Wada (2020)のワーキングペーパーは、理論的に家計消費水準のクロスセクションの2次及び3次モーメントがリスク要因である事を示した。この研究では上記理論をも...

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Material Type: 文書・図像類
Title: リスク要因としての消費のクロスセクションの3次のモーメントの検討
Author/Editor: 和田, 賢治
Author Heading: 和田, 賢治
Publication, Distribution, etc.: 慶應義塾大学
Publication Date: 2022
Publication Date (W3CDTF): 2022
Alternative Title: リスクヨウイントシテノショウヒノクロスセクションノ 3ジノモーメントノケントウ
Risuku yōin toshiteno shōhi no kurosu sekushon no 3ji no mōmento no kentō
On the cross sectional 3rd moment of household consumption as a risk factor
Periodical title: 学事振興資金研究成果実績報告書
Text Language Code: jpn
eng
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
近年クロスセクションの家計消費の高次モーメントがリスク要因としてマクロ・ファイナンスで注目されている。Basu and Wada (2020)のワーキングペーパーは、理論的に家計消費水準のクロスセクションの2次及び3次モーメントがリスク要因である事を示した。この研究では上記理論をもとに、クロスセクションの消費の3次モーメント導出時の問題を考察する。家計調査統計は様々な国に存在する。米国では四半期で各家計に対し複数標本、日本では月次で複数標本、英国では2週間で一標本のみ存在する。週次観測値は、月次及び四半期観測値からは得られない消費変動に関する知見が得られる可能性がある。そのためこの研究では英国データを使用する。家計調査統計では、異常値処理が問題となる。CG(2017)は米国家計調査を使用し、個別家計多時点間の消費成長率に基づく異常値処理を提唱した。しかしBasu et al.(2011)では家計消費水準が問題であり、英国家計調査では各家計1標本であるため、複数時点間の消費成長率に基づく異常値処理ができない。そのためこの研究では、英国家計調査の（米国研究と比較のため四半期換算された)消費水準に基づく複数の異常値処理を考察し、それらの消費水準のクロスセクションの3次モーメントへの影響を考察した。異常値処理前の英国家計消費のクロスセクションの3次のモーメントの値を時系列で導出すると、約3.2(1994Q1)から2080(2001Q1)と極端に変動する。極端に大きな数値は異常値に起因すると考えられる、ここで1）極端に消費の大きい家計の削除2）極端に消費の大きい家計と小さい家計の削除3）クロスセクションの平均から10標準偏差以上大きい家計の削除の3つの異常値処理を行うと、全て上記数値を6－7程度まで減少できた。しかし29(1987Q1)程度の異常値は、1)及び2)の処理ではあまり減少せず、3)のみ10に減少できた。従って異常値の値により適切な異常値処理が異なる可能性が判明した。 Recently there is a growing interest in macro and finance on the importance of higher (2nd and 3rd) cross sectional moment of household level consumption as a risk factor. This project considered several ways to remove outliers from household survey in UK which has only one observation for each household. Because there is only one observation, any growth rate based filter cannot be applied. Thus I applied three filters based on 1)removing the observation of household with extremely high consumption level 2) removing the observation in 1) and those with extremely low consumption level and 3) removing the observation of household whose consumption level is higher than cross sectional average + 10 times the cross sectional standard deviation. For extremely high cross sectional 3rd moment (2080 in 2001Q1), all three filters lowered the 3rd moment to about 6 to 7. However for the moderately high level of cross sectional 3rd moment (29 in 1987Q1) only the 3rd filter lowered the level of 3rd moment to 10. Thus depending on the level of cross sectional 3rd moment, the effective method of an outlier removal was found to be different.
Access Restrictions: 限定公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ