Is Empirical Granularity High Enough to Cause Aggregate Fluctuations? The closeness to Gaussian

近年の研究(Gabaix (2011))では、ミクロショックが景気変動を引き起こす可能性が注目されている(グラニュラー仮説)。本研究では、観察される企業規模の異質性の程度が、景気変動を説明するのに十分であるかどうかを、G7諸国のデータを使って検証した。その結果、中心極限定理が成り立たなくとも、ミクロショックの打ち消しあいは強く働いており、そのために、ミクロショック起因の景気変動の確率分布は正規分布に近くなることが分かった。つまり、観察される企業規模の異質性の程度は、この平準化の効果を打ち消すほどには大きくはないのである。さらに、この正規分布に近いという性質のために、輸出入関係による2国間の景気変動の連動（シンクロ）、特に両国が同時に経済の大変動に見舞われるということは、ミクロショック起因では起きえないことが分かった。その一方で、実際のGDP成長率の確率分布は、特にテール部分（大変動の確率）において、正規分布から大きく外れていることが知られている。このことは、グラニュラー仮説では、実際に観察されるような景気変動の性質（特にテール部分）を説明できないことを意味している。

Recent studies (e.g., Gabaix (2011)) argue that because of the high heterogeneity of firm size, microeconomic shocks generate aggregate fluctuations (i.e., the granular hypothesis). This paper tests whether empirical granularity is high enough to explain fluctuations in the GDP growth rate using firm-level data in G7 countries. I find that even when the central limit theorem does not hold, microeconomic shocks cancel each other out, and thus, the distribution of aggregate output induced by microeconomic shocks is very close to a Gaussian. In other words, the observed heterogeneity of firm size in all G7 countries is not high enough to prevent the averaging effect of microeconomic shocks. Furthermore, because of the closeness to a Gaussian, microeconomic shocks with export/import relations would result in no tail dependence of aggregate fluctuations. Since the empirical GDP growth rates deviate from a Gaussian in the tail region and show positive tail dependence across countries, the granular hypothesis cannot explain these tail features of the GDP growth rates.