日本語で読む経済学研究
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Against the wind or with it? The intraday and daily dynamics of yen interventions
本研究は、日本の為替政策担当者の反応関数を、JPY/USD為替レートの動き、ボラティリティ、貿易量に基づくコスト・ベネフィットの最適化としてモデル化し、2008年から2024年までの日本の為替介入のタイミングと動機を探究します。この研究では、日次データと高頻度の15分データを用いています。具体的には、日次分析においては、政策担当者は主に長期的な為替レート水準をターゲットとしており、日次ボラティリティは重要な役割を果たしていないことが示されました。一方、インターデイ分析では、ボラティリティと貿易量の増加に応じて介入する可能性が高く、短期的な市場トレンドを強化する傾向があることが明らかになりました。これらの結果は、介入戦略の複雑さを浮き彫りにし、異なる時間的視点における意思決定アプローチの違いを強調しています。
Nowcasting economic activity with mobility data
本研究は、モバイルアプリケーションから得られるGPSモビリティデータを用いて、サービス業の売上と製造業の生産を測定する高頻度インデックスを開発することを目的としています。この研究は、経済活動のリアルタイムな把握が求められる中で、モビリティデータがどのように役立つかを探求しています。データは、経済センサスに基づいて特定された工場エリアのフットトラフィックを利用し、アミューズメントパークやショッピングセンター、飲食サービスの売上を捉える指標を構築しています。著者らは、これらの指標を用いて、サービスセクターの売上を即時予測できることを示し、労働集約型産業の生産予測にも応用可能であることを発見しました。特に、モビリティデータは、経済活動の変動を迅速に捉える手段としての可能性を持っており、政策立案や経済予測において重要な役割を果たすと考えられます。
Assessing monetary policy surprises in Japan by high frequency identification
本研究は、日本における金融政策発表前後の短期金利の変動を用いて、金融政策のサプライズをどのように識別できるかを探求する。特に、2000年代および2010年代のデータを用いて、金利がゼロ下限に近い状況での分析を行うことが重要である。著者らは、高頻度識別（HFI）手法を用いて金融政策サプライズの指標を構築し、その特性を文書化する。具体的には、金融政策発表の30分前後における短期金利先物の変動が、発表前後以外の期間に比べて主要な金融変数との相関が高いことを見出した。また、識別されたショックに対するマクロ経済変数のインパルス応答は、従来の理論が予測する方向性と一致していることも確認された。これにより、金融政策の効果をより正確に評価する手法の有用性が示され、政策立案者にとっての示唆が得られる。特に、金融政策の透明性向上や、金利政策の効果的な運用に寄与する可能性がある。