（論文）企業のインフレ予想形成に関する新事実：Part II ―機械学習アプローチ― : 日本銀行 Bank of Japan

2017年5月19日 調査統計局経済調査課 経済分析グループ 全文 [PDF 1,208KB] 要旨 本稿は、企業のインフレ予想がどのように形成されるのかを探るため、大規模データを用いて、企業のインフレ予想形成行動を「機械」に学習させることを試みる。学習に用いるデータは、宇野・永沼・原［2017］と同じ「短観」の個票データである。「機械」による主たる学習の結果は、次の四点である。第一に、「物価全般」予想は、各企業に共通したマクロ変数と密接に関係している。第二に、「物価全般」「自社の販売価格」いずれでみても、GDPギャップに関連するような実物変数が予想形成に果たす役割の重要度は低い。第三に、「物価全般」と「自社の販売価格」とでは、予想形成メカニズムが異なっている。第四に、長期のインフレ予想は、各企業に固有のミクロ変数の影響を受けにくい。 JELコード：C55、E31、E52、E58 キーワー

[mcgomez]

"中央銀行にとって、この発見は、金融政策がこのマクロ変数に働きかけられるのであれば、金融政策が「物価全般」予想にも働きかけられる可能性があることを示唆している。"