ノーベル経済学賞2026
金利と景気のしくみ

景気のゆれは、貧しい家計ほど重い

安定化政策のねらいは、失業と成長のゆれを小さくすること。なだらかな経済は、深い谷と高い山のジェットコースターより、家計にも会社にもよい。ゆとりの小さい貧しい家計ほど、大きなゆれで困りやすく、不況は格差が広がる時期になる。

ケインズ：不況は需要の不足。値段と賃金は硬い

ケインズの考えでは、家計と会社の需要の合計は、経済が作れる量と自動ではそろわない。不況は消費と投資の需要が足りない時期。なぜ店は値下げして客を呼び戻さないのか、という素朴な問いへのケインズの答えは、値段と賃金が硬い（変えるのに費用がかかる）から。低いときはアクセル、高いときはブレーキで山と谷をならせる。

乗数：γ≈2/3なら、政府の支出は約3倍、給付は2倍

ケインズ型のモデルでは、乗数（1万円が最後に何万円にふくらむか）は1/(1−γ)。γは増えた手取りのうち使う割合（限界消費性向）。データに合わせるとγは約2/3で、政府の支出を増やすと乗数は約3、給付の小切手を配ると2。給付はγの分だけ使われるのでγ/(1−γ)（2020年の米国の給付が脚注の例）。この計算だと、深い不況では、穴を掘って埋め戻させる仕事にお金を払うことさえ効く財政政策に見える。

フリードマンの恒常所得：臨時の収入から使うのは利息くらい

ケインズ型の消費の式の主な対抗馬は、フリードマン（1957年。1976年に受賞）の恒常所得の考え。一時的な収入の変化から使う割合は小さく、金利と同じくらい（約2％）。時間の幅を無限にすると、使う割合はr/(1+r)で、年2％ なら非常に小さい。限界消費性向が1/50か2/3かで、安定化政策の効き目は決定的にちがう。

フィリップス曲線：失業と物価の上がり方の右下がり

フィリップス（1958）が最初に描いた、物価（賃金）の上がり方と失業の負の関係。失業を下げるには物価の上昇を受け入れる、という交換で、ケインズ型のモデルの柱の一つだった。従来のケインズ型モデルは、こうした統計的な相関が安定していると仮定していた。

1970年代：失業が増えているのに物価も上がった

1970年代、西側の多くの国がスタグフレーション（高い失業と高い物価上昇）に陥り、フィリップス曲線が外側へずれたように見えた。石油危機ではケインズ型のモデルが効かなくなったように見え、低い成長・高い失業・高い物価上昇の10年になった。多くの人が、安定化政策はやめるべきだと考えた。

ルーカス批判：政策が変われば、式の数も変わる

ルーカス（1995年受賞）は、フィリップス曲線の不安定さは避けられず、考え方全体の欠陥だと論じた。政策が変われば、ケインズ型の式の係数も変わるはずだと示した。1970年代に物価を上げて失業を下げようとしても、物価だけが上がった。ルーカスらは、政策が変わっても変わらない『深いパラメータ』から組み立てる、ミクロの土台に立つ新しい枠組みが必要だと提案した。

AOMDで見る：米国の点は1970年代に右上へ

AOMD（物価＝世界銀行、失業率＝ILO）で10年ごとに線を引くと、米国は1960年代に傾き −1.16・相関 −0.84の右下がり。1970年代は傾き +0.32で関係が消え、平均の失業率4.8％→6.2％、物価の上がり方2.3％→7.1％ と両方上がった。ただし傾きのちがいのp値は0.106で、10年ずつの点でははっきり言えない。日本はどの10年も右下がり（1960年代 −1.92、1970年代 −3.59、1980年代 −7.59、1990年代 −1.10、2000年代 −1.08、2010年代 −0.44、2020年代〈6年〉−10.74）。傾きの大きさは失業率の動いた幅で大きく変わる。

ホール1978：消費の変化は、過去の数では当てられないはず

家計の見通しはデータに出てこないので、先を見る消費の理論は確かめようがないように見えた。ホール（1978）は、今の消費が分かれば将来の消費は予測できないはず、という形に直し、オイラー方程式から、線形回帰で実行できる鋭い検定を作った（ランダムウォーク消費仮説の検定）。米国の四半期の集計データで、手取りの所得とその過去の値には、すぐ使い切る物の消費を予測する力がほとんどなかった。予測できないことを成功のものさしにした点が新しく、計量経済学の方法の転換点になった。学界の『エウレカ』の瞬間だった。

3か月後に解雇と知った人は、その日に使う額を減らす

理論は、予想していた所得の変化と予想外の変化への反応をはっきり分ける。3か月後に解雇されると知らされた人は、すぐに消費を減らし、実際に収入が落ちたときには、それ以上は消費を変えないはず。

株価には、ほどほどの当てる力があった

ホール（1978）自身、株価（資産市場の評価）が消費の変化をいくらか（ほどほど）予測できると記録していた。純粋な理論とは合わない。各国の追試（オーストラリア・カナダ・英国など）では、多くでいくつかの変数で仮説が退けられた。家計のデータでは今の収入への反応しすぎも見つかった。

AOMDで腕くらべ：回帰はこれまでの平均に23のうち20で負けた

AOMDの年のデータで、来年の1人あたり家計消費の伸びを、未来を見ない形でこれまでの平均・去年と同じ・回帰（2年前の消費と経済の伸び）の3つで当てた。回帰が平均に勝ったのは23の国と地域のうち3、負けは20（2020〜2022年を採点しないと6勝17敗）。ホールの考えと同じ向き。差が偶然かどうかは検定していない。

ホール1978の『目安』：割合 µ の人はその日暮らし

ホール（1978）は、人口のうち割合 µ の人が借りられず、手取りをそのまま使う『その日暮らし』をする、という拡張も出していた（式13）。µ が0より大きいと、一時的な収入の変化に消費が反応しすぎる。この目安の考えは、借入の制約をマクロの分析に入れた理論の先駆けになった。

ホールとミシュキン：2,309家族の食費で、消費の2割がその日暮らし

ホールとミシュキン（1982）は、家計の単位のデータで仮説を調べた最初の研究。ミシガン大学の家計パネル調査（PSID）の、2,309家族の1969〜1975年の食費を使った。家計ごとに調べると仮説は退けられ、今の収入への反応しすぎが見つかった。そこで消費の一部が今の収入と一緒に動くように広げ、その日暮らしの割合を消費の20％（残り80％ は理論どおり）と推定した。連立方程式を最尤法で推定するなどの方法は、今日まで続く家計の消費データ分析の標準になった。一般向け解説は、家計の約80％ が理論どおり、と書く。

キャンベルとマンキュー：国全体の数では約0.5（日本を含む6か国）

キャンベルとマンキュー（1989）は、集計データからその日暮らしの割合 µ を操作変数法で推定し、約0.5で、統計的に0とはっきりちがうと報告した。国はカナダ・フランス・ドイツ・イタリア・日本・米国。ただし集計データは時系列の動きが限られ、標本が小さく、検定の力が弱い。だから今の消費の研究は、ほぼすべて家計のパネルデータを使う。

2種類の家が混ざる見方は、中央銀行のモデルの部品に

割合は時期と国でちがうが、推定はできる。先を見て消費を決める家計とそうでない家計がいる、という見方は、いま中央銀行と財務省が使うマクロモデルの大事な部品。家計のちがいを入れたモデル（HANK）は、ホールとミシュキン（1982）が生んだ研究に直接つながる。

自然実験とくじ引きの実験：還付金・給付金の何割が使われたか

理論は、予想外の所得には反応し、予想された所得には反応しない、と鋭く予測する。今の研究は、税や給付の支払いの時期などの準実験で検定し、ホールとミシュキンの主な発見を確かめている。米国2001年の税の還付金は3か月で約20〜40％（ジョンソンら2006）、2008年の給付金は12〜30％（パーカーら2013）。フランスの実験（ベームら2025。参考文献の題では無作為化実験）では1か月に23％。

メタ分析：平均21％、発表のかたよりを直すと11％

ハブラネクとソコロワ（2020）のメタ分析では、外から来た変動をうまく使った家計単位の推定の平均の限界消費性向は21％。出版バイアス（はっきりした結果ほど発表されやすいかたより）を直すと平均11％。参考文献の題は、144の研究の3000の推定。

分かっていないこと：144の研究・3000の推定は、論文の題名からの数。メタ分析の本文は読んでいない

使う割合は、消費の数え方と人によって大きくちがう

耐久財を含む広い消費の定義ほど限界消費性向の推定は高く、非耐久財や食品などの狭い定義ほど低い。限界消費性向は消費者によって大きくちがい、その日暮らしに近い家計もいる。ホールとミシュキンによる、目安に従う人の割合の推定は、この発見のはっきりした先駆け。

シンガポール：給付の知らせに、お金が入る前から反応

専門家向け解説は、消費はニュースにはっきり反応する例として、アガルワルとチェン（2014）のシンガポールの自然実験を挙げる。論文の要旨によれば、予想外の給付の発表のあと、人々は10か月で1ドルあたり平均0.80ドルを使い、その約19％ は発表から2か月（お金が入る前）に使われた。

ウッドフォード『Interest and Prices』：3本の式のモデル

2003年の本『Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy』で、ウッドフォードはミクロの土台に立つ完全なニューケインジアン・モデルを示した。本は、それ以前の一連の論文の結果をまとめたもの。3本の式でできたこのモデルは、その後のすべてのニューケインジアン・モデルの原型で、政策担当者の一種の『実験室』として働く。金利を下げたらGDPと物価はどうなるか、といった問いを試せる。

家計・店・中央銀行の3本の式

いちばん単純なニューケインジアン・モデルは式が3つだけ。1本目は消費者の行動で、実はホールの消費の理論（ニューケインジアンIS曲線は、ホールの一次条件を対数線形化したもの）。2本目は値を変えるのに費用がかかる会社の値決めから導いた、先を見るフィリップス曲線。3本目は中央銀行の金利の決まりで、テイラー（1993）にちなみテイラー・ルールと呼ばれ、テイラーはデータにかなりよく合うことを示した。

φπが1より大きいと、物価の道が1本に決まる

3本の式は、中央銀行が別の金利を選んでいたら、という比べに使える。脚注：φπが1より小さいと、自分で実現してしまう物価上昇の道と安定した物価の両方がありえて、答えが1つに決まらない。中央銀行が金利を決めるだけだと物価が決まらない、という問題は以前から議論されていた（サージェントとウォレス1975）。ウッドフォードは、金利を十分強く動かせばこの問題は消えると示した。φπ>1なら、物価上昇が高いほど実質金利が高くなる。

式にお金の量が出てこない

中核のモデルにはお金の量が出てこない。単なる簡略化ではなく、金融政策の分析を金利の決まりへ向けた一歩。モデルでのお金の役割は、値段が粘着する『計算の単位』としてだけ。

まっすぐな式に直して解く（線形化）が、方法の鍵

式の多くは曲がっていて、解くには数値の計算が要る。ウッドフォードの方法の鍵は、ふだんの状態（定常状態）のまわりで線形化して近似すること。ショックのあとの動きは、まさに3本の式で描けることを示した。

カルボ型の値札：毎期、くじに当たった店だけ値を変えられる

会社は、需要や費用が変わるたびに値を変えるのは高くつくと知って値を決めるので、値段は粘着的になる。カルボ（1983）は、毎期1−θの確率で値を変えられる（『カルボの妖精』が訪れる）と仮定した。値を変える費用は0か無限大。今日変えられる確率は1−θ、明日まで変えられない確率はθ(1−θ)、その次はθ²(1−θ)。変えられる会社は、次に変えられるまでの将来の利益を見て今日の値を決める。ウッドフォードがいちばんよく使う3本の式のモデルは、このカルボ型に立つ。

本物の値札：中央値4.3か月、ふだんの値段なら8〜11か月

米国の消費者物価の値札の記録（1995〜97年、約350品目）で数えると、値札の長さの中央値は4.3か月、特売を除くと5.5か月（ビルスとクレノウ2004）。特売を除いたふだんの値段で数えた別の研究では8〜11か月（ナカムラとスタインソン2008）。どちらも検索で得た研究の要約による数で、元の論文は読んでいない。2つは別の研究・別の期間・別の数え方。

分かっていないこと：原文を読んでいない。日本の値札が何か月で変わるかは確かめていない

くじ引きの値札は『場当たり的』という批判

カルボ型やロテンバーグ型の粘着性は、より深い原理から導いたものでない（場当たり的）と批判される。大きく急な需要や費用の上昇のときは、会社はもっと頻繁に値を変えるはず。固定の費用で値を変えられるモデルなども研究されたが（例：ゴロソフとルーカス2007）、新しい合意のモデルはまだない。

供給ショック：生産は落ちても、ギャップはプラスになりうる

自然な生産の水準は時とともに変わり、急な変化（エネルギー価格の急上昇、国際的な供給網の乱れなど）を供給ショックと呼ぶ。自然な生産が下がっても需要が同じだけ下がらないと、ギャップはプラス＝需要が高すぎる状態になる。物価上昇・生産の減少・失業の増加が同時に起こりうる。エネルギー価格が上がると実際の生産は落ちるが、自然な生産はもっと落ち、中央銀行は金利を上げて経済をさらに冷やす。不安定にするように見える行動が、正しい安定化政策のこともある。どちらが正しいかはショックの性質で決まる。

需要のショックと供給のショックで、金利は逆向き

正の需要ショックは生産を刺激し物価を押し上げるので、中央銀行はすぐ金利を上げる。生産性が今日上がる（正の供給ショック）と自然な金利が下がり、実際の生産は上がるが、値段が硬くない場合ほどは上がらないのでギャップは下がる。正の需要ショックと正の供給ショックでは、中央銀行は金利を逆の方向（上と下）に動かす。エネルギー価格の上昇が長く続くと思われるほど、値を変えられる会社は大きく値上げする。

最近の供給ショックには、1970年代より効果的に対応できた

一般向け解説は、ウッドフォードの洞察で、最近の供給ショックには1970年代の石油危機のときより効果的に対応できた、と書く。パンデミックと最近のエネルギー危機では、成長と物価への影響は1970年代ほど長く尾を引かなかった。

日本銀行、短い金利をできるだけ低く（のちのゼロ金利政策）

日本銀行は、無担保コール翌日物金利をできるだけ低めに推移するよう促すと決め、当初は0.15％前後をめざし、その後さらに下げるとした。のちにゼロ金利政策と呼ばれる。

『デフレ懸念の払拭が展望できるような情勢となるまで』続ける方針

1999年4月、日本銀行はデフレ懸念の払拭が展望できるような情勢になるまでゼロ金利政策を続けると伝えた（日銀の言う時間軸政策）。言い回しは2000年8月11日の公表文がふり返って書いた形で、英語版はannounced in April 1999と書く。1999年4月9日の会合の議事要旨では、ある委員が、デフレ懸念がなくなるまで翌日物金利をほぼゼロに保つとはっきり言えば、比較的長い期間の金利まで低いところで落ち着き効果が最大になると述べ、別の委員が、決定文ではなく総裁の記者会見などの場で伝える案を出し、多くの委員が賛成した。

フォワード・ガイダンス：先の金利の道を伝えて、今日に効かせる

中央銀行が将来の名目金利の道筋を発表すると、今日の経済に効く。このフォワード・ガイダンスは、今の金利をこれ以上下げられないときの追加の刺激の手段として、ウッドフォードらが提案した。ゼロ金利制約の時期に使われた（米国はふつう2008〜2015年）。ただし発表された道筋が信頼されることが必要で、それは当たり前ではない。ノーベル財団の解説には、日本は国名としては出てこない。

ウッドフォード2012：現実の課題になったのは、1990年代後半の日本銀行が最初

ウッドフォードのジャクソンホール2012の論文（金利の下限での政策緩和の方法）の最初のページは、金利をゼロまで下げても景気と物価を支えきれない、という理屈の上の可能性が現実の課題になったのは、1990年代後半の日本銀行が最初だった、と書き出す。

日本銀行：1999年に『世界で初めて』ゼロ金利政策とフォワード・ガイダンス

日本銀行は2024年12月の金融政策の多角的レビューで、1999年には『世界で初めて』ゼロ金利政策とフォワード・ガイダンス（当時は時間軸政策と呼んだ）を導入した、と書く。世界で初めて、は日本銀行自身の言い方。

ゼロ金利の解除は7対2。反対の1人は植田和男

日本銀行はゼロ金利政策を解除し、コール翌日物を平均0.25％前後に誘導すると決めた。政府の出席者が議決を次の会合まで延ばすよう求めたが、反対多数で否決された。解除の議決は7対2で、反対は中原伸之委員と植田和男委員。植田和男は2023年4月9日に日本銀行総裁になった。

フォワード・ガイダンスのパズル：遠い先の約束が効きすぎる

デル・ネグロら（2023）が単純なニューケインジアン・モデルで調べると、遠い将来の金利の発表が、今日の需要と物価にありえないほど強く効いてしまった。解決案はいくつか出たが、合意はまだない。

見通しを測る道具：アンケートと、中央銀行のことばを数える研究

家計の見通しをアンケートで直接たずねる統計がある（日本銀行の生活意識に関するアンケート調査は1993年から、全国20歳以上4,000人）。受賞の理論を使う場面で、中央銀行はこうした数を見る（直接のつながり）。同じ考えの親戚として、議事録の話題をトピックモデルで分ける研究（ハンセンら2018）や、記者会見の声の感情を深層学習で読む研究（ゴロドニチェンコら2023）もある。

ロテンバーグとウッドフォード：モデルをデータで推定する

ロテンバーグと一緒に、ウッドフォードはニューケインジアン・モデルを経済データで推定し、量的に使えることを示した。これで政策担当者は大きな計量経済モデルを作り、政策の効果を予測できるようになった。ロテンバーグとウッドフォード（1997）は、のちに主流になるものより単純な版を推定した。

スメッツとワウターズ：中規模のモデルを推定

データへの当てはまりを見た有名な初期の論文として、スメッツとワウターズ（2003はヨーロッパ、2007は米国のデータ）と、クリスティアーノ・アイケンバウム・エバンス（2005）が、ショックと変数の多い中規模のモデルを構造推定した。スメッツとワウターズのモデルは、ショックが合計7個。資料の本文に『ベイズ』の語は無く、2007年の論文の題名にA Bayesian DSGE approachとあるだけ。

スウェーデン中央銀行のモデルMAJA：29のショック（うち国内16）

MAJAは、スウェーデン中央銀行が経済の解釈・予測・シナリオ・政策評価に使う最新のモデル（コルボとストリッド2020）。スウェーデンは需要の約半分が輸出から来る小さな開いた経済で、外国との貿易を入れた。中核のモデルには29個のショックがあり、16個が国内。反実仮想の分析は、実際の金利の決め方の材料の一部にすぎない。モデルの論文によれば、Dynareでベイズ推定され、尤度はカルマンフィルター、事後分布はメトロポリス・ヘイスティングス法で計算している（この方法の言葉は財団の資料には出てこない）。

計算の道具Dynare：最初のコードは1994年

モデルの発展と並んで計算の方法も大きく進んだ。DYNAREは、マクロモデルの数値の解と推定の中心の道具になった。最初のコードは1994年にミシェル・ジュイヤールが作った。

日本銀行のM-JEM：ベイズ推定したモデル

日本銀行の調査統計局が作った中規模モデルM-JEMは、ベイズ推定したDSGEモデルで、論文は最近のニューケインジアンDSGEモデルと多くの特徴を共有すると書く。

自然利子率とギャップは、直接は見えない

ギャップ＝実際の生産−自然な生産で、自然な生産は値段の粘着性がなかったら生じた生産。よく使われる完全稼働の生産とは別物。自然な金利は値段の粘着性がないときの金利で、ウッドフォードの本の着想の源のヴィクセルが1898年に似た自然利子率を定義した（英訳1936年の題はInterest and Prices）。どちらも直接は見えず、統計で推す。ローバックとウィリアムズはカルマンフィルターで推定し、NY連銀が推計を公表している（公式の予測ではない）。日本銀行の論文（2024）は、手法によって大きなばらつきがあり、相当の幅を持って評価すべきとする。中央銀行が推す潜在GDPとの差は、ウッドフォードのギャップとは別の数。

モデルの弱点：折れ目と、ブラック・スワン

中核のモデルは線形化で作るので、大事な非線形を見落としうる。例はゼロ金利の壁。全体を解く方法がここ数十年で大きく発達した。またモデルは合理的期待に立つので、突然の戦争、パンデミック、気まぐれな政治家の当選のような『ブラック・スワン』が人々の見通しをどう変えるかは、とても捉えにくい。

財団の3つの資料に『機械学習』『AI』の言葉は無い

発表文・一般向け解説・専門家向け解説のどこにも『機械学習』『AI』という語は無い。『ベイズ』は本文に無く、スメッツとワウターズ2007の題名に出るだけ。MCMC・カルマンフィルターも出てこない。受賞の研究の芯は統計（回帰と検定・パネルデータと最尤推定・確率のモデル）で、機械学習・AIは、それを今の現場で解く・確かめる・広げるところで使われ始めている。

ホールの家計の問題に、借りられる上限を足す

1990年代半ばから、マクロのモデルはホールの家計の問題に借入の制約を足すことが多い。ホール（1978）の目安の考えは、借入の制約をマクロの分析に入れた理論（ハゲット1993、アイヤガリ1994に始まる）の先駆け。線形化はゼロ金利の壁のような折れ目を見落とすので、全体を解く方法が大きく発達した。

深層学習で経済のモデルを解く（Maliarら2021）

Maliar・Maliar・Winant（2021）は、動学モデルの3つの形（一生の満足の合計・ベルマン方程式・オイラー方程式）を回帰の目的にして、確率的勾配降下法で決まりを学習させる深層学習の方法を出した。最初の例は、借入制約つきの1人の消費・貯蓄の問題。論文はホールの名前を出していない。このページでは、ホールと同じオイラー方程式で動く家計に借入の上限を足した問題、と書く。

ニューラルネットで大きなモデルを推定：100万回のベイズ計算を2日以内に

Kase・Melosi・Rottnerは、家計ごとのちがい（HANK）とゼロ金利の壁を入れた非線形のモデルを、ニューラルネットで解いて推定する方法を出した。2022年版によれば、100万回のベイズ推定がGPUつきの机のパソコンで2日以内に終わった。

中央銀行のナウキャスト：公表より先に、いまの景気を見積もる

BISの2021年の論文は、2020年の調査で、ビッグデータを正式に議論する中央銀行が2015年の30％ から約80％ に増えたと報告した（使っている割合ではなく議論している割合）。日本銀行のスタッフは2022年、携帯電話の位置情報と電力需要のデータと機械学習で、鉱工業生産を公表の1〜2か月前に見積もるモデルを作った。

大きな言語モデルで、人の物価の予想をまねる研究

大きな言語モデルに家計や専門家の予想をまねさせる研究が始まっている。イングランド銀行の研究者（2025）は、短い先の全体の動きはなぞるが、物価の一貫した考え方は持たないと報告した。まだ始まったばかりで、アンケートの代わりにはならない。

経済学賞は1968年、リクスバンクが300年を記念して作った

スウェーデン国立銀行（リクスバンク、1668年創立。自らを世界でいちばん古い中央銀行と書く）は、創立300年を祝ってノーベル財団に寄付し、アルフレッド・ノーベル記念経済学賞を作った。経済学はノーベルの遺言（1895年）の賞に入っていないので、公式ページは、経済学賞は『ノーベル賞ではない』（訳）と書く。選ぶのは王立科学アカデミーで、ノーベル賞と同じやり方。最初の受賞は1969年（フリッシュとティンバーゲン）。

推薦から授賞式まで：約15か月の流れ

前の年の9月、選考委員会が世界中から選んだ数千人の教授や研究者に推薦用紙を送る（自分を推薦することはできない）。締め切りは1月31日。3〜5月に専門家が評価し、6〜8月に委員会が報告書をまとめる。9月にアカデミーへ推薦を出し、10月初めのアカデミーの会合で投票して決まる。決定は最終。すぐに事務総長が受賞者に電話し、発表する。12月に受賞講演、12月10日に授賞式。だれがだれを推薦したかは50年間明かせない。

分かっていないこと：2026年のアカデミーの投票日は書かれていない

選考委員会：委員5人・年に約10回

経済学賞の選考委員会の委員は5人で、アカデミーが選ぶ（任期3年・最長9年）。追加の委員も入る。委員会は1年に約10回集まる。賞を分けられるのは最大3人。

2026年の発表は10月12日、ストックホルム11:45から（予定）

経済学賞の発表は2026年10月12日（月）、ストックホルム夏時間11:45以降の予定で、王立科学アカデミーの会議場で行われた。発表したのは事務総長Ellen Moons教授。11:45は日本時間18:45、カリフォルニアの午前2:45（時差の計算）。12月8日に受賞講演（ストックホルム大学Aula Magna）、12月10日に授賞式。

分かっていないこと：実際に発表が始まった分、受賞者が知らせを受けた時刻と様子、2026年の授賞式の時刻と会場は確かめていない

AOMD：アジア太平洋の49の国と地域の公的統計を1つに

AOMDは、アジア太平洋の49の国と地域の公的統計を1つにまとめた、だれでも使えるデータベース（CC BY 4.0）。出典は世界銀行WDI・アジア開発銀行・ILOのILOSTAT・国連WPP 2024など。

AOMDでホールの検定：33のうち30がホールどおり

33の国と地域で、今年の1人あたり家計消費の伸びを、2年前の消費の伸びと経済の伸びで当てられるかをF検定（5％）で調べた。退けたのは3（バングラデシュ・カザフスタン・ミャンマー）で、偶然だけでも約1.7。国全体の合計・2年前では8、1年前の数を使うと14。日本は合計・2年前でp＝0.018、1人あたり・2年前でp＝0.263。2020〜2022年を除くと29のうち5。年のデータ・耐久財を含む消費・所得の代わりにGDP、という限りがあり、退けられないことは当てられないと証明されたことではない。

年の平均のわな：1年前の数で調べると3回に1回だまされる

作った例（乱数）で、毎月の消費が当てられない動きでも、年の平均にすると年の伸びどうしがつながって見える（1期ずれの相関は理論で約0.25）。1年前の数で検定すると、本当は当てられないのに32.0％ の割合でまちがって当てられると出る。2年前の数なら5.9％。この0.25と2期以上前の数を使う対処は、キャンベルとマンキュー（1989）がWorking（1960）を引いて書いている。

株価には、ほどほどの当てる力があった

ホール（1978）自身、株価（資産市場の評価）が消費の変化をいくらか（ほどほど）予測できると記録していた。純粋な理論とは合わない。各国の追試（オーストラリア・カナダ・英国など）では、多くでいくつかの変数で仮説が退けられた。家計のデータでは今の収入への反応しすぎも見つかった。