Thomaによるシムズの業績の解説・その2

昨日紹介したEconomist's Viewのシムズの業績の解説で触れられていた因果性検証について、同ブログのこちらのエントリで詳しい解説がなされている。以下はその要約とも言える段落。

Sims' main contributions were, initially, the F-tests for testing causality in bivariate systems, and the addition of IRFs and VDCs to assess causality in higher order systems. In addition, he also provided many of the common "pitfalls of causality testing," -- causality testing can be misleading in a number of ways. One is above, leaving a variable out of a system. If A causes B to change tomorrow, and C to change the next day, a system containing only B and C will look as though B causes C when in fact there is no causality at all, a third variable causes both. Other pitfalls can occur, for example, when there is optimal control or when expectations of future variables are in the model. Identifying the pitfalls of the methods he (and others) developed was also an important contribution to the literature.

(拙訳)
シムズの主要な貢献の最初のものは、二変数の系における因果性検証のためのF検定であり、その次は、より高次の系における因果性検証のためにインパルス反応関数と分散分解を付け加えたことであった。さらに彼は、ありがちな「因果性検証の落とし穴」――様々な面において誤った結論を導きかねない因果性検証のケース――を数多く提示した。系から必要な変数を落としてしまっていたという上述のケース(=貨幣M→生産Yの因果関係が、金利iを付け加えると消えてしまう)もその一つである。もしAが明日Bを変化させ、明後日Cを変化させるならば、BとCしか含まない系ではBがCの原因になっているように見えるが、実際にはBとCには因果関係はなく、第三の変数が両者の原因になっている、というものである。それ以外の落とし穴としては、最適制御が存在する場合や将来の変数に対する期待がモデルに入っている場合が例として挙げられる。彼(やそれ以外の人々)が発展させた手法の落とし穴の識別というのは、やはりこの分野への重要な貢献である。