Scott R. Baker（ノースウエスタン大）、Nicholas Bloom（スタンフォード大）、Steven J. Davis（シカゴ大）の論文をもう一丁。表題の通り、今度は彼らの”本領”と言うべき不確実性に関する論文。原題は「COVID-Induced Economic Uncertainty」で、共著者はStephen J. Terry（ボストン大）。
以下はその要旨。
Assessing the economic impact of the COVID-19 pandemic is essential for policymakers, but challenging because the crisis has unfolded with extreme speed. We identify three indicators – stock market volatility, newspaper-based economic uncertainty, and subjective uncertainty in business expectation surveys – that provide real-time forward-looking uncertainty measures. We use these indicators to document and quantify the enormous increase in economic uncertainty in the past several weeks. We also illustrate how these forward-looking measures can be used to assess the macroeconomic impact of the COVID-19 crisis. Specifically, we feed COVID-induced first-moment and uncertainty shocks into an estimated model of disaster effects developed by Baker, Bloom and Terry (2020). Our illustrative exercise implies a year-on-year contraction in U.S. real GDP of nearly 11 percent as of 2020 Q4, with a 90 percent confidence interval extending to a nearly 20 percent contraction. The exercise says that about half of the forecasted output contraction reflects a negative effect of COVID-induced uncertainty.
（拙訳）
COVID-19パンデミックの経済的影響を見積もることは政策担当者にとって必要なことだが、危機が非常な速さで展開したことから難題でもある。我々はリアルタイムにフォワードルッキングな不確実性の尺度を提供する3つの指標を特定した。株式市場のボラティリティ、新聞に基づく経済的不確実性、および景気予想調査における主観的不確実性である。我々はこれらの指標を用いて、過去数週間の経済的不確実性の大きな高まりを立証かつ定量化した。我々はまた、これらのフォワードルッキングな指標がどのようにCOVID-19危機のマクロ経済的影響を見積もるのにも使えるかも示す。具体的には、我々はCOVIDによる一次モーメントと不確実性のショックを、Baker＝Bloom＝Terry（2020）が構築した災害影響推計モデルに投入した。我々の例証的なモデル実行結果によると、米国の実質GDPは2020年第4四半期に前年同期に比べて11%近く縮小し、その90%信頼区間は20%近い縮小にまで及ぶ。この結果によると、予測された生産の縮小のうちおよそ半分はCOVIDが引き起こした不確実性の悪影響によるものである。
以下は論文のGDPの予測グラフ。
