salmon cycle
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安井翔太 / Shota Yasui Twitter: @housecat442 <けーれき> ¡ 日本のド文系経済学部 ¡ アメリカで計量経済学１年 ¡ ノルウェーで資源・環境経済学修士取得 ¡ SNF研究所でデータ分析（環境税作成）
¡ ネット広告代理店でデータ分析 § アトリビューション分析
§ マス広告評価 § 動画広告評価 § Etc…
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¡ 価格を観て投入量を決定 ¡ ２年餌をあげる ¡ 収穫 ¡ 販売（価格決定）
¡ 価格を観て投入量を決定 ¡ ２年餌をあげる ¡ 収穫 ¡ 販売（価格決定）
¡ 養殖業者は価格予想が出来ない § よって今日の価格が出荷時期の価格と同じであると言う想定の元に生産規模を決定する
¡ 価格が低いと生産を減らす ¡ 価格が高いと生産を増やす
§ 価格を共有するから皆同じ決断！
価格が供給量の増減を受け上下してしまう
この構造を推定して、価格の周期性を説明したい！
¡ 考えられる方法は２つ § 計量時系列分析のアプローチ ▪ 仕組みが解ってなくとも取り敢えず分析可能 ▪ 養殖業のおじさん達は信じてくれない ▪ SVECM→IRFでいける
§ 計量経済学のアプローチ ▪ 仕組みを良くモデル化出来てないと藻屑 ▪ 市場をモデル化するので、市場に対する介入政策なんかを考えるのに使える。 ▪ あとおじさん達を説得しやすい。
¡ 考えられる方法は２つ § 計量時系列分析 ▪ 仕組みが解らなくとも取り敢えず予測可能 ▪ 養殖業のおじさん達は信じてくれない
§ 計量経済学のアプローチ ▪ 仕組みを良くモデル化出来てないと藻屑 ▪ 市場をモデル化するので、市場に対する介入政策なんかを考えるのに使える。 ▪ あとおじさん達を説得しやすい。
��!" = ! + ! ∗��!"!! + ! ∗ ! + !! + !!" 稚魚数決定モデル
出荷量決定モデル
���!" = ! + ! ∗��!"!! + ℎ! + !!"
去年のサーモン価格で稚魚の数を決める
二年前の稚魚が成長して今日の出荷量になる
データ：ノルウェー地方別パネルデータ 期間：1990~2012年 年別データ(annual)
価格決定モデル
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in this model it is assumed that the price prediction is equal to the annual price in
the last year. (!"#$!!"∗ = !"#$!!"!!)
Equation2: Growth equation
log !"##$!!!!"#$%&!!"
= !! + !! ∗ log!"#$!!"!!!"#$%&!!"!!
+ !! + !!"
Growth equation (equation2) has log of supply quantity per license as the
dependent variable. Independent variable is log of the smolt input per license of
two years before. Basically this equation describes that how many percentage of
salmon is going to be produced when the smolt input is increased by 1%.
Combining these above two equations, it is possible to see the effect of the price of
farmed salmon in year t-3 on the supply quantity in year t.
Equation3: Demand equation (price determination) model
log !"#$!!" = !! ∗ log !"##$!!" + !! ∗ log!(!"##$%!!!)+ !! ∗ ! + !! + !!"
Demand equation (equation3) has price of farmed salmon as the dependent
variable. Explanatory variable is supply quantity, currency rate and time trend.
Since the price is determined by total supply in the market, the total supply amount
is used in here instead of supply per license. Currency rate is the real rate between
France and Norway. Because France is the biggest importer of Norwegian Farmed
salmon over time, the demand of France has significant effect on the price
価格は供給量と為替レートによって決定される
操作変数(Instrumental Variable)
養殖場１ライセンス当たりに発生している過剰生産量を使用。
library(plm) growm <-‐ log(qpl) ~ log(lag(ipl,2)) ＃二年前の稚魚の数から今年の供給量 growthmodel <-‐ plm(growm, data = salmon, model ="random") summary(inputmodel) inputm <-‐ log(ipl) ~ lag(log(price),1) + t ＃稚魚の数の決定モデル idmodel <-‐ plm(inputm, data = salmon, model="random") summary(idmodel) supm <-‐ log(price) ~ log(rate) + t + log(qpl) | log(qpl) + log(epl) + log(rate) + t ＃価格決定モデル supmodel <-‐ plm(supm, data = salmon, model="random", random.method="amemiya") summary(supmodel)
log(qpl) ~ log(lag(ipl,2)) Coefficients : Estimate Std. Error t-‐value Pr(>|t|) log(lag(ipl, 2)) 1.105494 0.050923 21.709 < 2.2e-‐16 *** log(ipl) ~ lag(log(price),1) + t Coefficients : Estimate Std. Error t-‐value Pr(>|t|) lag(log(price), 1) 0.2806347 0.0786544 3.5679 0.000501 *** t 0.0471874 0.0028297 16.6757 < 2.2e-‐16 *** log(price) ~ log(rate) + t+ log(qpl) | log(qpl) + log(epl) + log(rate) + t Coefficients : Estimate Std. Error t-‐value Pr(>|t|) log(rate) 8.269694 3.190592 2.5919 0.01055 * t 0.232151 0.088975 2.6092 0.01006 * log(qpl) -‐0.716636 0.337749 -‐2.1218 0.03560 *
稚魚の量を1%増やすと生産も1.1%増
価格が1%上昇すると稚魚の投入数が0.28%増
¡ 仮定していた構造による周期性あるの？ § 推定結果的にはYes
§ でも、その影響の大きさはちゃんと検証が必要
§ やっぱりVARモデル？
