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ticker: "KRTAYLORGAP"
title: "韓国 テイラー・ルール政策スタンス・ギャップ"
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frequency: "四半期"
source: "Taylor (1993); Taylor (1999); Holston, Laubach, and Williams (2023)"
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category: "実質金利・政策金利"
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---

# 韓国 テイラー・ルール政策スタンス・ギャップ

## 概要

実際の基準金利が準則処方より緩和的か引き締め的かを示します。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | -1.86 | 2026-06-30 |
| 前回比 | -1.90 | 2026-03-31 |
| 1年前比 | -3.22 | 2025-06-30 |
| 収録期間中の最高 | 3.90 | 2019-09-30 |
| 収録期間中の最低 | -7.71 | 2022-06-30 |
| 収録期間 | 2001-12-31 – 2026-06-30 |  |
| 観測値数 | 99 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2001-12-31 | -3.34 |  |
| 2002-03-31 | -2.96 | +0.38 |
| 2002-06-30 | -3.66 | -0.70 |
| 2002-09-30 | -4.14 | -0.48 |
| 2002-12-31 | -4.69 | -0.55 |
| 2003-03-31 | -4.94 | -0.25 |
| 2003-06-30 | -2.39 | +2.56 |
| 2003-09-30 | -2.72 | -0.33 |
| 2003-12-31 | -3.12 | -0.40 |
| 2004-03-31 | -2.78 | +0.34 |
| 2004-06-30 | -3.35 | -0.57 |
| 2004-09-30 | -3.30 | +0.05 |
| 2004-12-31 | -1.61 | +1.69 |
| 2005-03-31 | -2.11 | -0.50 |
| 2005-06-30 | -2.01 | +0.10 |
| 2005-09-30 | -1.21 | +0.80 |
| 2005-12-31 | -0.55 | +0.66 |
| 2006-03-31 | 0.13 | +0.68 |
| 2006-06-30 | -0.29 | -0.43 |
| 2006-09-30 | -0.15 | +0.14 |
| 2006-12-31 | 0.92 | +1.07 |
| 2007-03-31 | -0.02 | -0.93 |
| 2007-06-30 | -1.13 | -1.11 |
| 2007-09-30 | 0.19 | +1.32 |
| 2007-12-31 | -1.83 | -2.02 |
| 2008-03-31 | -2.63 | -0.80 |
| 2008-06-30 | -5.15 | -2.52 |
| 2008-09-30 | -3.90 | +1.25 |
| 2008-12-31 | -1.74 | +2.16 |
| 2009-03-31 | -2.08 | -0.34 |
| 2009-06-30 | 0.52 | +2.60 |
| 2009-09-30 | -0.81 | -1.33 |
| 2009-12-31 | -1.30 | -0.50 |
| 2010-03-31 | -1.64 | -0.33 |
| 2010-06-30 | -2.05 | -0.42 |
| 2010-09-30 | -2.86 | -0.81 |
| 2010-12-31 | -1.97 | +0.89 |
| 2011-03-31 | -3.74 | -1.77 |
| 2011-06-30 | -3.48 | +0.26 |
| 2011-09-30 | -2.33 | +1.15 |
| 2011-12-31 | -2.23 | +0.10 |
| 2012-03-31 | 0.04 | +2.27 |
| 2012-06-30 | 1.51 | +1.47 |
| 2012-09-30 | 1.69 | +0.18 |
| 2012-12-31 | 2.43 | +0.74 |
| 2013-03-31 | 1.95 | -0.48 |
| 2013-06-30 | 2.13 | +0.18 |
| 2013-09-30 | 2.41 | +0.28 |
| 2013-12-31 | 1.96 | -0.46 |
| 2014-03-31 | 1.54 | -0.42 |
| 2014-06-30 | 0.84 | -0.70 |
| 2014-09-30 | 1.84 | +1.00 |
| 2014-12-31 | 2.62 | +0.78 |
| 2015-03-31 | 1.45 | -1.17 |
| 2015-06-30 | 1.45 | 0.00 |
| 2015-09-30 | 1.27 | -0.18 |
| 2015-12-31 | 0.93 | -0.34 |
| 2016-03-31 | 0.85 | -0.08 |
| 2016-06-30 | 0.41 | -0.44 |
| 2016-09-30 | -0.11 | -0.52 |
| 2016-12-31 | 0.47 | +0.58 |
| 2017-03-31 | -1.65 | -2.12 |
| 2017-06-30 | -0.69 | +0.96 |
| 2017-09-30 | -1.28 | -0.58 |
| 2017-12-31 | 0.99 | +2.26 |
| 2018-03-31 | 0.57 | -0.42 |
| 2018-06-30 | -0.03 | -0.60 |
| 2018-09-30 | -0.38 | -0.36 |
| 2018-12-31 | 1.45 | +1.83 |
| 2019-03-31 | 3.06 | +1.61 |
| 2019-06-30 | 2.11 | -0.95 |
| 2019-09-30 | 3.90 | +1.79 |
| 2019-12-31 | 2.02 | -1.87 |
| 2020-03-31 | 1.37 | -0.66 |
| 2020-06-30 | 3.23 | +1.86 |
| 2020-09-30 | 0.93 | -2.29 |
| 2020-12-31 | 1.10 | +0.17 |
| 2021-03-31 | -2.25 | -3.36 |
| 2021-06-30 | -3.06 | -0.81 |
| 2021-09-30 | -2.35 | +0.71 |
| 2021-12-31 | -4.78 | -2.43 |
| 2022-03-31 | -5.86 | -1.08 |
| 2022-06-30 | -7.71 | -1.85 |
| 2022-09-30 | -5.93 | +1.79 |
| 2022-12-31 | -3.31 | +2.61 |
| 2023-03-31 | -1.38 | +1.93 |
| 2023-06-30 | 0.80 | +2.18 |
| 2023-09-30 | -0.62 | -1.42 |
| 2023-12-31 | 0.46 | +1.09 |
| 2024-03-31 | 0.23 | -0.23 |
| 2024-06-30 | 1.82 | +1.58 |
| 2024-09-30 | 3.37 | +1.55 |
| 2024-12-31 | 2.80 | -0.57 |
| 2025-03-31 | 2.26 | -0.53 |
| 2025-06-30 | 1.36 | -0.90 |
| 2025-09-30 | 1.21 | -0.16 |
| 2025-12-31 | 1.13 | -0.07 |
| 2026-03-31 | 0.04 | -1.09 |
| 2026-06-30 | -1.86 | -1.90 |

## 定義

テイラー・ルールは、自然実質利子率・現在のインフレ率・インフレ目標・産出ギャップを処方名目政策金利へと写像する金融政策反応関数のベンチマーク形式である。Taylor (1993)の標準形は

$$i^* = r^* + \pi + \phi_\pi(\pi - \pi^*) + \phi_y y$$

であり $\phi_\pi = \phi_y = 0.5$ である。

KRTAYLORはこのルールと四つの追加変形を韓国の四半期入力に対して計算し、自然実質利子率 $r^*$ にはHolston, Laubach, and Williams (2023)の自然利子率推計を用い、KRTAYLORGAPは実際の韓国銀行基準金利と処方金利の差として政策スタンスを報告する。同一グループ内では、自然実質利子率 $r^*$ そのものをKRNRとして、実質政策金利と $r^*$ の距離である実質金利ギャップをKRRRGAPとして併せて提供する。

KRTAYLORGAPが負であれば実際の政策がルールの処方より緩和的であることを、正であればより引き締め的であることを意味する。KRRRGAPが実質金利空間における一次元距離のみを測るのに対し、KRTAYLORGAPはインフレギャップと産出ギャップに明示的係数で反応するルールからのギャップを測るため、インフレが目標から大きく乖離するときや産出ギャップが大きいときに両指標は分岐する。

## 算出方法

Taylor (1993)ルールと四つの変形および定数 $r^*$ ベンチマークを韓国の四半期入力に対して以下の段階で計算し、各ルールと実際の基準金利との政策スタンス・ギャップを算出する。

**(1) 入力。** HLW DB結果の四半期自然実質利子率 $r^*_t$、HLWモデルの四半期コロナ調整産出ギャップ $y_t$ をHolston, Laubach, and Williams (2023)に従って用いる。いずれもモデルの状態を一方向のカルマン・フィルターで推定した値であり、各四半期の値はその四半期までのデータだけを反映するが、モデルのパラメータとフィルターの初期値は全標本で推定し、更新のたびに推定し直す。したがってこれらはリアルタイムの入力ではなく、全標本で推定したパラメータでフィルタリングした準最終の入力であり（Orphanides and van Norden 2002）、処方金利はフィルターの最初の四半期よりかなり後、すなわち初期値に最も強く依存する初期の四半期を過ぎてから算出する。実際の基準金利 $i_t$ は韓国銀行の日次系列を期末規約に従って四半期末にリサンプリングした値であり、四半期末営業日に有効な金利を取る。ヘッドラインCPIの前年同期比 $\pi_t$ は月次CPI水準から四半期末系列の4四半期パーセント変化として算出する。予測ベース・ルール用の1年先期待インフレ $\pi^{1y}_t$ には、KREDがモデルで推定したKREXPINF1を用いる。この値は家計サーベイに一方向のCPIトレンドと、物価安定目標に大きなウェイトを置く長期アンカーとを組み合わせたモデル推定値であり、サーベイデータではない。インフレ目標 $\pi^*_t$ は韓国銀行スケジュールから取得し、2016Q1の3.0%から2.0%への引き下げは仕様固定に従い不連続として保存される。

**(2) Taylor (1993)。** Taylor (1993)に従い、

$$i^*_{93,t} = r^*_t + \pi_t + 0.5(\pi_t - \pi^*_t) + 0.5 y_t$$

インフレギャップに $\phi_\pi = 0.5$、産出ギャップに $\phi_y = 0.5$ の反応係数を置くと長期インフレ反応は

$$1 + 0.5 = 1.5$$

となり、テイラー原則を満たす。

**(3) 均衡アプローチ（Taylor 1999）。** $\phi_y = 1.0$ で同一の形、

$$i^*_{bal,t} = r^*_t + \pi_t + 0.5(\pi_t - \pi^*_t) + 1.0 y_t$$

低インフレ環境で中央銀行が景気後退に対してより積極的に反応すべき局面において、より適切な明細である。

**(4) 慣性平滑。** Taylor (1993)目標を再帰の内側に置く現実的な単一ベンチマーク、

$$i^*_{iner,t} = \rho i^*_{iner,t-1} + (1-\rho) i^*_{93,t},\quad \rho = 0.85$$

最初の利用可能な四半期で実際の基準金利で初期化する。Coibion and Gorodnichenko (2012)はOECD諸国における中央銀行金利平滑を記録し、この範囲の $\rho$ 値が実証的な規範であることを確認する。

**(5) 一次差分ルール（Orphanides and Williams 2002）。** $r^*$ やギャップの水準を必要とせずOrphanides (2001)の実時間批判に頑健、

$$\Delta i^*_{fd,t} = 0.5(\pi_t - \pi^*_t) + 0.5 \Delta y_t,\quad i^*_{fd,t_0} = i_{t_0}$$

最初の利用可能な四半期の実際の基準金利に係留する。

**(6) 予測ベース・ルール（Clarida, Galí, and Gertler 1998）。** Taylor (1993)形において $\pi_t$ を1年先期待インフレ $\pi^{1y}_t$ に置き換える、

$$i^*_{fcst,t} = r^*_t + \pi^{1y}_t + 0.5(\pi^{1y}_t - \pi^*_t) + 0.5 y_t$$

**(7) 定数 $r^*$ ベンチマーク。** Taylor (1993)形において $r^*$ をHLW $r^*$ の標本平均で置き換えた1本を追加する、

$$i^*_{93,const,t} = \bar{r^*} + \pi_t + 0.5(\pi_t - \pi^*_t) + 0.5 y_t$$

韓国の平均が文献標準的な2%と実質的に異なるため、定数はHofmann and Bogdanova (2012)が用いた2%ではなくHLW $r^*$ の実証的標本平均とする。このベンチマークは処方金利の低下のうち自然利子率の低下が占める割合を分離する。

**(8) ルール範囲帯。** 係留のない四つの水準ルールにまたがる明細間の幅、

$$[\min, \max]_t = [\min, \max] \bigl\{ i^*_{93,t}, i^*_{bal,t}, i^*_{iner,t}, i^*_{fcst,t} \bigr\}$$

一次差分経路は開始時の係留に依存するため帯から除外し、独立した線として描画する。Taylor and Williams (2010)はこの帯の置かれる広範な頑健ルール枠組を記述する。

**(9) スタンス・ギャップ。** 各ルール $x$ に対して、

$$\text{gap}_{x,t} = i_t - i^*_{x,t}$$

ギャップが負であれば政策がルールの処方より緩和的であることを、正であれば引き締め的であることを意味する。主たるスタンス線は $\text{gap}_{93}$（Taylor 1993参照）であり、より現実的な単一の読みである慣性ルール・ギャップが併せて報告される。

## 経済学での応用

テイラー・ルールは拘束的な処方ではなく、適切に機能する中央銀行の政策金利がインフレと産出ギャップにどう反応すべきかについての記述として導入された（Taylor 1993）。Asso, Kahn, and Leeson (2010)は中央銀行実務におけるルールの採用と、それが厳密なコミットメントではなく政策審議の出発点として用いられてきた経緯を記録する。韓国銀行の実際の政策対応もまた、ルールが捉えない為替レート・金融安定・家計債務・グローバル環境を勘案するため、ここで提示されるルール範囲帯と明細間スタンス・ギャップは過去の政策に対する判決ではなく、実際の政策を計測する分析的ベンチマークとして読まれる。

韓国銀行の反応関数の推定された長期インフレ反応は厳密なテイラー原則の閾値を下回るが、これは欠陥ではなく漸進的調整スタイルを反映する発見である。Clarida, Galí, and Gertler (1998)はG-3に加え複数の新興経済を含むテイラー・ルール推計を記録し、長期インフレ反応において相当の国際横断的なばらつきを見出し、Clarida, Galí, and Gertler (2000)はこれを国内体制分類へと拡張して、テイラー原則（長期インフレ反応が1を超える）を満たすことが先取り的な中央銀行と後手に回る中央銀行を区別する鍵であると論じた。韓国の2001〜2026年標本では、実際の基準金利に対する単純OLS反応関数の長期インフレ反応推計値が約0.83であり、Coibion and Gorodnichenko (2012)はこれを、実証的な中央銀行明細が一様に要求する強い金利平滑に帰している。

テイラー・ルール文献の中心的な懸念は、中央銀行が実時間で用いる入力が研究者の用いる事後改定系列と実質的に異なる点である。Orphanides (2001)はこの乖離が個別エピソードの政策スタンス読解を反転させ得ることを示した。HLW $r^*$ と産出ギャップは一方向のカルマン・フィルターで推定した状態であり、各四半期の値はその四半期までのデータだけを反映するが、パラメータと初期値は全標本で推定し、推定のたびに履歴全体を計算し直す。したがってこれらはOrphanides and van Norden (2002)の意味でのリアルタイムの入力ではなく、全標本で推定したパラメータでフィルタリングした準最終の入力であり、ここで計算される処方金利は韓国銀行が当時計算しえた値ではなく、これらの入力から作ったベンチマークである（Orphanides 2001, 2003）。Orphanides and Williams (2002)の一次差分ルールを含めているのはまさにこのためであり、このルールは $r^*$ やギャップの水準を必要としないため、それらの水準がどう改定されるかに左右されないクロスチェックとなる。

韓国標本には政策スタンスの読解が特に微妙な時期が複数存在する。2008〜2009年の世界金融危機は深い負の産出ギャップとインフレ低下をもたらしたが、記録された一方向の推定値では2009年初めまでインフレが目標を上回っていたため、2008Q4と2009Q1にはすべてのルールが韓国銀行の政策金利より高い金利を処方し、2009Q2にだけTaylor (1993)ルールとバランス・ルールが2.0%の政策金利を下回った。この記録ではルールの論理が追加緩和を示した期間は短く、韓国ウォンが急落するなかで為替レートと金融安定への配慮が韓国銀行にのしかかった。2020年のコロナ・トラフの産出ギャップは2020Q2に潜在産出を2.41%下回り、2009Q1の3.66%より浅く（フィルタリング標準誤差はそれぞれ1.23と1.18パーセントポイント）、2020Q2にはすべてのルールがゼロ未満の金利を処方し、Taylor (1993)の処方は2019Q1から毎四半期ゼロを下回っていた。韓国銀行は実効下限0.5%で名目上のみこれに接近した。この時期には慣性ルールが韓国銀行の実際の漸進主義的スタイルを反映するため、より現実的な指針として読まれる。2021Q4〜2022年のインフレ急騰は鋭い正の乖離を生み、Taylor (1993)の処方とバランス処方は2022Q2にそれぞれ9.45%と9.87%に達したが、韓国銀行政策金利は3.5%でピークを付けており、政策がルールを厳密かつ機械的に当てはめた場合よりも大幅に緩和的であったことを示唆する。

テイラー・ルール処方から長期にわたり乖離すればマクロ経済的コストが伴う。長期にわたるルール未満局面、すなわち政策がルールの処方より緩和的である局面は、インフレ・ボラティリティの上昇と金融循環活動の活発化につながる（Nikolsko-Rzhevskyy, Papell, and Prodan 2014）。記録された推定値では韓国のTaylor (1993)スタンス・ギャップは2021Q1から2023Q1までのすべての四半期で負であり、2020年には毎四半期、すべてのルールが政策金利より低い金利を処方した。したがって韓国銀行金融安定報告書が記録した家計債務および住宅価格ブームと重なるルール未満期間は2020年ではなく2021年に始まる。

韓国スタンス・ギャップは国際横断証拠と併せて読むことで韓国をグローバル・パターンの中に位置づけられる。Hofmann and Bogdanova (2012)はグローバル政策金利が2003〜2007年と2010〜2014年にテイラー・ルール処方を体系的に下回る国際横断的な大乖離を記録し、Kahn (2012)はこの比較を補完する国際横断推計反応関数を概観する。記録された推定値では韓国のTaylor (1993)スタンス・ギャップは2003Q1から2005Q4までのすべての四半期で負であり、これはその最初の期間に含まれる。

実質金利ギャップKRRRGAPは実質政策金利と $r^*$ の距離のみを測る一方、KRTAYLORGAPはインフレギャップと産出ギャップに明示的係数で反応するルールからのギャップを測る。両者はインフレが目標から実質的に乖離するときや産出ギャップが大きいときに分岐し、テイラー・スタンス・ギャップはKRRRGAPが捉える単一の実質金利チャネルに二つの反応チャネルを加えるため、そうしたエピソードでより大きく動く。

テイラー型ルールは最適政策分析における一つのベンチマークとして機能する。Woodford (2001)はテイラー・ルールを最適政策文献に組み込み、標準的なニュー・ケインジアン仮定の下でテイラー型ルールが最適コミットメント政策を近似することを示し、Svensson (2003)は目標ルール、すなわち中央銀行がインフレと産出の予測にコミットする方式が最適政策分析においてテイラー型の手段ルールを支配することを論じた。Taylor and Williams (2010)は両者が置かれる頑健ルール文献を概観する。韓国スタンス・ギャップは、韓国銀行の実際の目標枠組が厳密なテイラー手段ルールよりもSvensson流の目標ルールに近いという理解とともに、テイラー型ベンチマークとして読める。

記録された一方向の推定値では韓国の自然実質利子率は2001Q4に3.86%、2026Q1に0.11%であり、両四半期のフィルタリング標準誤差は推定されたパラメータを所与としてそれぞれ1.69と2.18パーセントポイントである。Holston, Laubach, and Williams (2017, 2023)は先進諸国にわたっておおむね同期した $r^*$ の国際横断的な低下を記録し、Laubach and Williams (2003)はこれらの論文が拡張する元の方法論を提示する。KRTAYLORの定数 $r^*$ ベンチマーク線は処方金利の低下のうちこの自然利子率低下が占める割合を分離する。

## 金融市場での応用

KRTAYLORは四半期ごとに韓国銀行基準金利を評価できるモデル・ベースのベンチマークとなり、Coibion and Gorodnichenko (2012)が記録する漸進主義を反映する慣性ルール・ギャップが最も現実的な単一スタンス読解である。正のギャップ（実際金利が処方を上回る）はルールが現行金利より低い金利を処方していることを意味し、政策がルールの処方より引き締め的であることを示す。負のギャップはその逆であり、ルールが現行金利より高い金利を処方しているため、政策はルールの処方より緩和的である。ルール範囲帯は明細間不確実性のエンベロープであり、合理的なルール明細の間にどれだけの不一致が存在するかの定量化として読むべきである。

テイラー原則の充足度は、期間構造が短期金利の動きにどれだけ急に反応するかへと写像される。Clarida, Galí, and Gertler (2000)は厳密なテイラー原則（長期インフレ反応が1を超える）を満たす中央銀行を持つ国がインフレ期待をより効果的に係留する傾向にあることを記録し、Woodford (2001)はこの発見を最適政策文献に組み込む。より先取り的な中央銀行はよりフラットな期間構造反応を、より後手に回る中央銀行はよりスティープな反応を生む。本サイトのKRTPシリーズはこのリスク・チャネルへの補償である期間プレミアムを捉えており、KRTAYLORGAPと併せて読むことができる。

韓国金利のポジション（KTB、IRS、CRS）を取る際、KRTAYLORGAPは四半期ごとに基準金利がルールの処方をどれだけ上回るか下回るかを示す。これは政策金利がいつ動くかではなく、ルールに照らした政策の位置を表す。直接デュレーション・ポジションを運用するデスクにとって、KRTAYLORGAPは次の3回の金融通貨委員会会合の市場価格付けを捉える本サイトの含意金利経路シリーズを補完する有用な指標である。

金融政策の緩和局面からの出口はテイラー・ルール・ベンチマークによって導かれ得る。Rudebusch (2010)は2008年金融危機後の連邦準備制度の緩和政策からの出口戦略が場当たり的な判断のみではなくテイラー・ルール・ベンチマークによって導かれるべきであると論じ、同様の論証は韓国銀行の緩和局面からの遷移にも適用される。2021〜2026年の韓国サイクルは、記録された推定値において韓国銀行が2021Q1から2023Q1までのすべての四半期で政策をTaylor (1993)の処方より低く保ち、2023Q4から2026Q1までのすべての四半期でその上に置いた事例として、Nikolsko-Rzhevskyy, Papell, and Prodan (2014)が指摘するルール・ベースと裁量政策の間のトレードオフを示している。

KRTAYLORとKRTAYLORGAPはKRNR（ルールを駆動するHLW自然利子率）、KRRRGAP（テイラー・スタンスが一般化する一次元実質金利ギャップ）、KRGDPGAP（ルールに入る産出ギャップ）、KREXPINF1（予測ベース・ルールの期待インフレ入力）、KRIMPR（先取り的な韓国銀行期待を捉える市場含意金利経路）、KRTP（政策スタンスが生む期間構造リスクへの補償である期間プレミアム）と併せて読むのが最も適切である。この組み合わせは単一系列では実現できない金融政策に対する多次元読解を可能にする。韓国銀行の政策が次にどこへ動くかは市場の価格付けを反映した含意金利経路から読み取り、テイラー・スタンス・ギャップはルールに照らした政策の位置を示す。

Clarida, Galí, and Gertler (1998)の予測ベース・ルールは後ろ向きのインフレではなくインフレ期待を取り込むため理論的に最も魅力的なテイラー変形であり、Woodford (2001)はこれを最適政策枠組に組み込む。韓国に適用する場合、予測ベース・ルールは実現したヘッドライン・インフレを期待インフレ曲線の1年の点であるKREXPINF1に置き換え、この値には韓国銀行消費者動向調査が反映されている。韓国銀行金利サイクルを追跡するデスクは予測ベース・スタンス・ギャップをヘッドライン・インフレ・ベースのTaylor (1993)スタンス・ギャップと併せて読むことができる。

KRTAYLORの定数 $r^*$ Taylor (1993)線は過去20年間の処方金利低下のうちHolston, Laubach, and Williams (2017, 2023)が記録する自然利子率低下が占める割合を分離する。四半期ごとに定数 $r^*$ 線と時変 $r^*$ 線の間のギャップは処方金利への自然利子率低下の寄与として読まれる。記録された推定値では時変線は標本の初めに定数線の上に、終わりにその下にあり、自然利子率は2001Q4に3.86%、2026Q1に0.11%である（フィルタリング標準誤差はそれぞれ1.69と2.18パーセントポイント）。Holston, Laubach, and Williams (2017)は先進諸国にわたっておおむね同期した自然利子率の低下を記録する。

## 統計的検定

KRTAYLORGAPは観測された基準金利から処方金利を差し引いたTaylor (1993)のスタンス・ギャップであり、KREDの四半期Holston-Laubach-Williamsモデルを一方向のカルマン・フィルターで推定した二つの状態である自然利子率とCOVID-19調整済み産出ギャップに、観測された政策金利、ヘッドライン・インフレ、物価目標を組み合わせた決定論的変換であって、平滑化した状態の関数ではない。二つの部分がフィルタリングされた潜在状態であるため、測定される系列相関はデータの持続性だけでなくフィルタのゲインを含み、したがって統計的な対象はスタンス・ギャップの持続性の要約であって、データの和分次数ではない。

Said and Dickey (1984)のラグ補強を適用したDickey and Fuller (1979)の拡張回帰、ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定、およびKPSS定常性検定 (Kwiatkowski et al. 1992)は、これらの判定がモデルのフィルタリングされた入力に課すランダムウォークの動学を読むにすぎず、その信号対雑音比が指数型ウォルド統計量 (Andrews and Ploberger 1994)の上に立てた中央値不偏の手続き (Stock and Watson 1998)で既に固定されているため、この系列については意図的に実施しなかった。GLSトレンド除去検定 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996)とNg and Perron (2001)の修正統計量の一群も、同じ理由で実施しなかった。いずれも本アーキタイプが取らない和分の判読を追認するにとどまるからである。水準に対するBai and Perron (1998)の構造変化の探索も同様に実施しなかった。フィルタリングされた状態を変換した系列の平均に生じた変化は、経済の変化ではなく投入に対するフィルタの応答を映すからである (Perron 1989)。Ljung and Box (1978)の水準ポートマントーもここでは適用しない。この系列では、同検定が読み取るのはデータ生成過程についての証拠ではなく入力を通じて伝わるフィルタのゲインだからである。

その代わりにマトリクスが指定するのは、記述的な持続性の要約、処方金利の分散が各部分にどう分かれるかの記録、そして改定についての記述である。2001-12-31から2026-03-31までの98四半期において、スタンス・ギャップの1階の自己回帰係数は0.861であり、含意される半減期は4.63四半期である。これは和分次数ではなくこの系列の性質として報告し、自己回帰係数が1に近い標本で生じる小標本の下方バイアスを踏まえて読む (Andrews 1993)。Taylor (1993)の処方において自然利子率、産出ギャップ、観測されたインフレの各部分は処方金利そのものの分散のそれぞれ0.208、0.114、0.188を占めるため、自然利子率の部分だけで観測されたインフレの部分を上回り、観測された部分は支配的ではなく、フィルタの持続性と改定は二つのフィルタリングされた部分を通じてスタンス・ギャップに移る。改定のセルは、スタンス・ギャップが一方向の自然利子率と産出ギャップを受け継ぎ、そのパラメータは更新のたびにシードを固定したベイスン・ホッピング探索で推定し直され、読み込みのたびに履歴全体を置き換えることを記録する。したがって過去の特定四半期の値は更新をまたいで動き、その動きの大きさを測れる日付付きのヴィンテージ・パネルは存在しない (Orphanides and van Norden 2002)。

含意ではなく明示する限界が三つある。和分次数を付与しないのは、検定が結論を出せなかったからではなく判定によるものである (Hamilton 2018)。このギャップは、Orphanides and van Norden (2002)の意味で全標本で推定したパラメータでフィルタリングした準最終の入力から作ったベンチマークに対して測った値であり、リアルタイムのスタンスの読みではない。これはOrphanides (2001)が指摘した、事後に改定された入力でルールを評価する際の問題である。そして頻度は四半期であるから、半減期は四半期を単位として測った値であり、他の頻度で測った半減期とは比較できない (Holston, Laubach, and Williams 2023; Laubach and Williams 2003)。

## よくある質問

### テイラー・ルールの処方金利とは何ですか。

自然利子率、現在のインフレ率、インフレ目標、産出ギャップを名目政策金利へ写像する金融政策反応関数の出力です。議論のためのベンチマークであり、推奨ではありません。

### 自然利子率は何をもとに推定しますか。

産出が潜在水準にありインフレが安定しているときに成立する実質金利を観測されない状態変数として扱い、状態空間モデルで推定します。各四半期の値はその四半期までのデータだけを使いますが、モデルを推定し直すたびに過去まで計算し直され、初期の値は推定の出発点に依存します。

### 実質金利ギャップとは何の差ですか。

現在の実質政策金利と推定された自然利子率との差です。マイナスのギャップは通常は緩和的なスタンスと読まれますが、自然利子率の推定に伴う広い信頼区間を併せて踏まえる必要があります。