計量経済モデルで不必要な相関を取り除く方法

質問

2008年に食料価格高騰が起こりました。
同時にその時期に石油の価格高騰も起こりました。
また同時にアメリカドルの下落も起こりました。

グラフにして見ましたが、一見、非常に相関が強く見えます。
すなわち、食料価格の上昇するタイミングや傾向が
石油価格やアメリカドルの下落のものと似ています。

もし、食料価格の高騰がなぜ起こったのか？というものを
調べたい時にどのような方法を用いれば、それらが
本当に食料価格を押し上げているか、を知ることができますか？
私の心配（質問）は相関が一見強いとそれが原因だった、という結果が
それだけで出てしまいそうなことです。

なにかいい方法があったら教えてください。

回答No.2

bigorange9 · ベストアンサー

相関係数は変数間の線形関係を図るだけの尺度ですから、因果関係とか非線形の関係はわかりません。

一般的な方法
１．回帰分析
・因果関係がありそうな変数について、理論モデルを作る（仮説）
↓
・統計的に実証できるようなモデルにする
↓
データを集めてきて回帰分析して、パラメータの推定・検定をする
↓
パラメータが有意だったらその仮説が間違ってはいないことになる。検定してダメだった場合は以下の場合がありうる
（１）変数の選択がダメな場合（理論が間違ってる）
（２）関数形が間違っている場合
（３）変数間に自己相関や不均一分散が認められる場合
（４）データが少なすぎる場合
（５）変数が共和分していない場合
（６）推計方法が間違っている場合
これらのどの場合にあてはまるかを機械的に判定する方法はありませんので、一つ一つ検討するしかありません。

２．時系列分析
・関係ありそうな変数を選び（あまり理論モデルにこだわらないでいい）、それらの変数およびそれらの変数の過去の値に基づく多変量自己回帰モデルを作る
↓
モデルの次数などはＡＩＣ基準などで選ぶ
↓
モデルのパラメータを推定・検定する
↓
あとは１とだいたい同じ。なお、変数間の因果性検定（グレンジャーテスト）やインパルス応答関数、スペクトル解析といった方法を使うこともできます。ただしこれは理論的な因果関係というよりも、統計的に定義された因果関係を抽出するだけですが。
強いていえば、１は変数間の因果関係とか理屈を知りたい人向け。２は理屈も大事だけど将来の予測を当てたい人向け、ということになります。

回答No.1

kybos

その手の分析では、相関関係を調べただけでは因果関係は絶対にわからない。
因果関係は仮説や推論にとどまらざるを得ないよ。
石を投げたらガラスが割れたって因果関係とは違うからね。

原油価格高騰
　↓
バイオエタノールの生産に拍車がかかる。
　↓
トウモロコシの需要が増加。
　↓
食品原料としてのコーンスターチや畜産飼料の価格が高騰
　↓
食料価格の高騰

というような因果関係を仮説として立てて、一つ一つを見ていくしかない。

逆に、トウモロコシが不作で高騰したからバイオエタノールの価格が高騰し、
原油の需要が増したってことだって論理的には考えられないことじゃない。
この場合は因果関係が逆になるね。
まあ、この可能性はないだろうけどさ。