失業率が上がると内閣支持率も上がります

uncorrelated @uncorrelated

英語圏でそんな研究している人いんのねー・・・と思ったら、2015. 「株価か格差か：内閣支持率の客観的・主観的経済要因」レヴァイアサン57号だったようでござる。twitter.com/umedam/status/…

umedam @umedam

マッケルウェイン（2015）では，日経平均↑→内閣支持率↑，という結果はあったりとか（ネガティブな経済評価の減少を通じて） twitter.com/uncorrelated/s…

2017-07-27 16:14:06

umedam @umedam

ところで経済投票に関しては，有権者の見ているのは将来の経済運営への期待なのか過去の業績なのか，また個人の経済状況なのか国全体なのか，について議論が分かれている。

umedam @umedam

失業率はかなりの遅行指標でかつ最近はその景気指標としての有効性に疑問符が付いている（例えばリーマン後の雇用増加無き失業率改善とか）わけで，これが内閣支持率や与党支持率，ひいては投票行動に影響を与えると考えるのは，それなりに強い仮定をおいているのかもしれない。

uncorrelated @uncorrelated

政治学方面から聞いた話ではなく、新聞もしくはついったーらんどでしか見かけないので、言っている人は自分が何を仮定しているのかも理解していないかも知れないです。

uncorrelated @uncorrelated

政権存命期間変数の上限8が気になるようですが、もっとも当てはまりが良い（残差平方和が小さい/相関係数が高い）のが8でして、期間制限をなくすとするならば二次変数も入れて効果逓減の程度も評価しないといけないでしょう ← やれよオレ

uncorrelated @uncorrelated

もともと産経新聞のテストだったのだけれども、景気一致指数として、有効求人倍率を入れてみるかな。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated 支持率を説明するのに必要な変数が足りておらずその分DURATIONに負担（？）が来て、そこを変えるだけで結論が逆転するようになってるよう思えるので、完全失業率と支持率に明確な関係が無いと言えるかさえこれだけだとよく分からないなあって印象です。決定的要因ではないとは言えそうですが。

yasudayasu @yasudayasu_t

手元でやると失業率の方には単位根があるし、同じ内閣の間だけを見た支持率も各々単位根があるので、実際のところ変な擬似相関を拾っているだけという可能性もあるし、といって階差をとると手元に残るのはノイズだけになってて完全失業率と支持率の関係が捉えられないって可能性ももちろんあるけど。

uncorrelated @uncorrelated

@yasudayasu_t 非定常仮定を定常過程で回帰しても一致推定量になるので、失業率の方に単位根があるのは無問題です。また「支持率を説明するのに必要な変数が足りておらず」ですが、adj R^2はかなり高いので、一応、それは排除できます。

yasudayasu @yasudayasu_t

本来は、問う側の質問がピンボケだったりした場合には問うた側が政治的評判を失うので、ただヤリ得ではないということなんだろうけど、実際にはそういうので評判を失うことはあまりなさそう。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated 技術的な疑問なのですが、同じ内閣の間では非定常I(1)過程にあるけど、次の内閣になる時に無関係に上昇ジャンプというのを繰り返すような内閣支持率の場合、ADF検定で単位根が棄却されたことをもって定常過程として良いのですか？

uncorrelated @uncorrelated

@yasudayasu_t それはちょっと分からないです。ただし、{内閣支持率 - β*DURATION}をadf.testした限りは単位根は棄却されるので、御祝儀支持率で単位根が棄却されているわけではないです。

uncorrelated @uncorrelated

ちなみに、完全失業率の代わりに有効求人倍率を入れると、雇用改善は内閣支持率を上げることになる('-' )＼(--；)BAKI

uncorrelated @uncorrelated

有効求人倍率と完全失業率を同時に入れると、完全失業率の正の相関が、有効求人倍率の負の相関に勝つというか、有効求人倍率の有意性が消えるので厳密にはビミョーな感じなのだけれども、内閣支持率は景気一致指数と関係が深いと方向に解釈しても良いかも知れない。

yasudayasu @yasudayasu_t

新内閣の最初の支持率は前内閣とはまあ無関係だろうので、ここは前内閣の最後の支持率＋εの形にはならず、その分だけADF検定は棄却されやすいだろうけど、同じ内閣の間は今月の支持率＝前月の支持率＋εになってるという形です。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated 御祝儀支持率で単位根が棄却されやすくなっているというより、新内閣の最初の支持率＝前内閣の最後の支持率＋εとはならない、前内閣の最後の支持率とはおそらく無関係に決まっているであろう、これがADF検定を棄却させやすくしているので扱いどうすれば、と疑問に思いまして。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated adj R^2はかなり高いといっても0.6ぐらいですよね？社会データとしては高い（0.9とかあればかえって変なものを拾ってるのかと疑わしいし）ですし、良い感じの値ですが、必要な変数が足りていないというのを排除できる程とも思えないのですが。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated 定性的に考えても、内閣支持率が失業率と政権ダミーと御祝儀相場だけで説明できるというのも少し無理がある気がします。

uncorrelated @uncorrelated

@yasudayasu_t その断続性があるからこそ、非定常過程と言う事なのでしょう。なお、内閣ダミーに有効求人倍率に直結しない経済対策への評価が吸われていること、前任者のときに生じた雇用悪化の影響を上手く（Durationに吸われて)処理できているか良く分からないところはあります。

uncorrelated @uncorrelated

@yasudayasu_t 一応、0,732なので分散の7割は説明できるといった数字なので、未知の要因の影響は3割と言い張ります（←別に信じなくていいです（笑））。

uncorrelated @uncorrelated

一応、ペーパーの型式にしてみるとかと思ったが、政治学しらんし先行研究がかけない(ﾟ∀ﾟ)ｱﾋｬﾋｬﾋｬﾋｬ

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated 20年近くあるうちの10回にも満たない大きな断裂で、定常過程として良いのか、非定常過程の回帰に絡む厄介な問題は出てこないのか、疑問が残ります。あと、前任者のときに生じた雇用悪化の影響は、日本では失業率がそもそも遅行性があることも含めて対応期間に全般に、やってて気になりました。

yasudayasu @yasudayasu_t

短い話だと7月の調査の時に知りうるデータは5月の失業率だったりもしますし。肌感覚としての雇用はデータが発表される前に分かっている可能性もあるし、失業率がテレビなどで報道されるのを聞いて雇用環境を認識するってこともある。

yasudayasu @yasudayasu_t

@uncorrelated ちなみに、継続月数を各内閣ごとに別の変数にした（その内閣でない時は０）トレンドダミーにすると、当然ながらもうちょっと上がります。もう自民も終わりやねとなっていた麻生内閣の御祝儀相場と、政権交代という鳩山内閣の御祝儀相場が同じとは思えなかったり。

uncorrelated @uncorrelated

@yasudayasu_t 完全失業率と内閣支持率は同じ月のをとっているので、有権者が肌感覚で知っている雇用状況（e.g. 知人の再就職先がなかなか決まらない）の影響を見ているのは確かで、二ヶ月ぐらいラグを置いたら、また違うかも知れません。後でやってみます。