マジック・ナンバー？

クリスマスで「苦しみます」というオヤジギャグを地で行っている人が、IT戦士（笑）ばかりではなく、他にも存在しているということが判りました。自分は家庭があって良かった、と心の底から感謝しつつ（”官舎”ではないですよ）、記事を拝見しました。


ハリ・セルダンになりたくて - 魔法のナンバー1600


（ところで話は全然変わるが、今年「実物の岡田記者に会った」とか「どんな人であった」といった印象なんかをブログに書いていた弁護士先生は、何か私に自慢したいのでしょうか？（笑）何か意味なく、負けた気がするのは何故でしょうか？小倉先生はああそうなのね、と思ったりするが、何と落合先生までもが書いていたので、羨ましいです。って、冗談ですが、いつも微妙に顔が見えないのが気になります。→見えないこともある）


記事にあった「Hodrick-Prescott フィルター」のλ値は何故「1600」なんだー！という素朴な疑問があるということで、これを見たら日銀関連の昔の記事を思い出しました。


確か日銀の推計でも同じく「λ＝1600」を用いていたハズです。前に記事を書いた頃に日銀か日銀研のペーパーで見たけど、当該ペーパーは日銀のHPデザインが大幅変更された後から、どこに行ったか判らなくなりました（URI だかURLだかが変更になって、ネットの闇空間の何処かに逝ってしまいました）。意地悪だな、と思ったけど、まあしょうがない。そうではなくて、日銀でも「1600」を用いているから、何かしっかりした理由があるのであろうな、と思ったりします。4半期データは多くが「1600でいいんだよ」と言い、年次データは100を、月次データは14400を用いるのが「一般的なのさ」と決めているのだろうと思います。理由は、「それが通説らしいから」ではないでしょうか。


日銀でもそれでいいと思っているんだから、多分かなり普及している考え方なのではないでしょうか。一応このフィルターには色々と問題があって、長期トレンドを見るのはできますが、直近部分の信頼性はあまり役に立たない面があり、乖離が大きくなりがちということらしいです。


本当はやっぱりλ値の調整を行って、精度を上げるのが望ましいのではないかと思いますが、そういった方法論とかはあまり研究されていないのかもしれませんね。自然科学分野では、まず観測・計測関連の方法論から積み上げが多いのではないかと思われますので、もうちょっとシビアなのかも、と思ったりします。


時系列データのパワースペクトル分析は、主に工学系とか気候なんかの分析が多いと思いますが、人体でも、脳波分析や心拍変動分析などで使われたりします。


よく判りませんが、経済学というのは「マジック・ナンバー」がいつまで経ってもマジック・ナンバーであるところに、系統だっていないというか、積み上げの少ない分野なのかな、と思います。もしもこれが重要なのであれば、λ値の決定の仕方とか、誰かが頑張って研究すればいいと思うのですけどね。どうなんでしょうか。