要旨 我々は、GDP成長の景気循環成分とトレンド成分を捉え、経済活動における高頻度の変動の主な要因、ならびに先進国における低頻度の長期的な産出軌道を特定するために、簡潔なフィルタベースのアプローチと、いずれかの短期の構造的順序付け制約、またはグレンジャー因果テストで補強したVARモデルを用いる。その後、OECDで観察される産出ダイナミクスを特徴づけるのに最適であるとして、統計モデル設定の中で系統的に導かれる代替の削減形（reduced-form）マクロ経済モデルの仕様を定式化し、顕著な自己相関と裾の厚い非ガウス分布を特徴とすることを踏まえる。さらに、実証上のベンチマークとしてユーロ圏のマクロ経済データを用い、モデルの実証的な適合度を比較する。尤度、情報基準、残差診断に基づき、実証的に観察される短期および長期の産出パターンへの最も近い一致を示すモデル仕様は、実証に根ざしたデータ駆動型の内生的マクロ経済モデルであることが分かる。このモデルは、VARから導かれる景気循環の変動および長期の確率的マクロ経済成長パターンにとって最も重要な予測因子、すなわち金融要因と、時間をまたいだ消費平準化を、景気循環とトレンドGDPのドライバーとして仮定する。RBCおよびDSGE-NKモデルに比べて内生的トレンド・サイクルモデルの実証上の性能が著しく高いのは、その能力がマクロ経済時系列の最も顕著な実証的特徴、すなわち高次モーメントを内生的に生成し、再現できる点にある。言い換えれば、DSGEモデルはデータの歪度、過剰尖度、自己相関といった目立つ構造的特性を残差により説明する一方で、内生的モデルは、誤差項を通じて同程度の非正規性や直列相関を外生的に導入しなくても、実証的な規則性を模倣する必要がない。これは、実証的証拠に基づいて構築されたモデルは、残差がi.i.d.な白色雑音の撹乱により近くなる可能性が高いことを示している。JEL分類：E32; E44; E52; E37; O47; C32; C52
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10907614/v1