数理・計量的方法
本分野（JEL分類コードC）は経済学の数理的・統計的方法を包括し、とりわけ計量経済学（econometrics）——経済データへの統計的推測の適用による測定・検定・予測——を中心的内容とする。
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Scope
本分野は計量経済学の理論と手法（回帰分析、時系列、パネルデータ、ミクロ計量経済学）、数理的・計算論的方法、方法としてのゲーム理論、および実験計画法を扱い、経済学全体で用いられる計量的ツールキットを提供する。
Sub-topics
Core questions
- 経済的関係をデータからいかに測定できるか。
- 因果効果をいかに識別・推定できるか。
- 経済の時系列データおよびパネルデータをいかにモデル化するか。
- 経済的仮説をいかに厳密に検定するか。
- モデルはいかに予測に用いられるか。
Key concepts
- 回帰と推定
- 識別と因果性
- 仮説検定
- 不均一分散と頑健な推測
- 定常性と共和分
- 連立方程式
- 予測
Key theories
- 計量経済学の創設
- 「計量経済学（econometrics）」という用語を造ったRagnar Frisch と計量経済学会は、経済理論・数学・統計学を統合する試みに着手した。
- 確率論的アプローチ
- Trygve Haavelmo は計量経済学を明示的な確率論的基礎の上に再定式化し、経済的関係についての統計的推測と連立方程式プログラムを可能にした。
- 頑健な推測
- Halbert White の不均一分散整合（「頑健」）標準誤差は、強い分布的仮定なしに妥当な統計的推測を可能にした。
- 時系列と共和分
- Robert Engle と Clive Granger の共和分（cointegration）および誤差修正モデルの枠組みは、非定常経済時系列のモデル化を根本的に変革した。
History
計量経済学は1930年代に計量経済学会（Ragnar Frisch）とカウルズ委員会プログラムとともに台頭し、Trygve Haavelmo の確率論的アプローチ（1944年）によって統計的基盤が確立された。その後、時系列計量経済学（Box-Jenkins 法、次いで Engle-Granger の共和分）、頑健手法およびミクロ計量経済学的手法（Halbert White、James Heckman）、そして現代の「信頼性革命」における因果推論が順次この分野を刷新してきた。
Debates
- 構造的アプローチ対誘導形・実験的手法
- 理論主導の構造モデルと、設計に基づく準実験的な因果識別アプローチの間のトレードオフをめぐる経済学者の論争。
- 非定常データへの対処
- 見せかけ回帰の問題が共和分の枠組みを動機付け、時系列モデルの特定化をめぐる議論が続いている。
Key figures
- Ragnar Frisch
- Trygve Haavelmo
- Halbert White
- Robert Engle
- Clive Granger
Related topics
Seminal works
- frisch-1933
- haavelmo-1944
- white-1980
- engle-granger-1987
Frequently asked questions
- 計量経済学と統計学は同じか。
- 計量経済学は統計的手法を経済データ特有の問題——観察データ、同時性、因果的経済関係の識別の必要性——に適用・拡張したものであり、統計学とは異なる独自の問題意識を持つ。
- 識別とは何か。
- 識別とは、関心のあるパラメーター（例えば因果効果）がデータと仮定から原理的に復元可能かどうかという問題であり、推定の精度とは独立した論点である。