時系列データ（1）暦年データ

経済予測入門Ⅰ 第２回
• 内容
（１）時系列データ
（２）データの季節性
前年同期との比較
季節調整
（３）景気動向指数（内閣府、ＤＩ）
１時系列データ
☆データの並べ方による分類
時系列データ：（経済予測に最も多く用いられる）
ある変数を時間軸に沿って並べたもの。データの順序が重要
日次、週次データ：為替レート、株価
月次データ
：国際収支、貿易、物価指数、失業率、
鉱工業生産指数など
四半期データ
：国民所得統計（ＧＤＰなど）
暦年、年度データ：多くの産業別データ、企業データ、財政統計など
時間集計
フローデータ→合計ストックデータ→期末指数など→平均
季節性の処理：対前年同期（同月）比（差）、季節調整
クロスセクションデータ（横断面データ）
時点を固定して、個体ごとのデータを並べたもの。
並べる順序は本質的でない
例）国別、都道府県別、州別、産業別、個人別、企業別など
パネルデータ、プーリングデータ：時系列×クロスセクション
時系列データ（１）暦年データ
円／ドル
300
円
40000
35000
250
30000
200
25000
20000
150
15000
10000
100
日経平均株価
為替レート
5000
0
50
0
80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96
暦年
時系列データ（２）四半期データ
23000
円
円／ドル
140
22000
120
21000
100
20000
80
19000
60
18000
17000
日経平均株価
為替レート
40
16000
20
15000
0
9401 9402 9403 9404 9501 9502 9503 9504 9601 9602 9603 9604 9701 9702 9703
時系列データ（３）月次データ
23000
円
円／ドル
130
22000
125
21000
20000
19000
120
日経平均株価
為替レート
115
18000
110
17000
96
01
96
02
96
03
96
04
96
05
96
06
96
07
96
08
96
09
96
10
96
11
96
12
97
01
97
02
97
03
97
04
97
05
97
06
97
07
97
08
97
09
97
10
16000
105
２データの季節性
・月次、四半期などの時系列データをみると、季節によって規則的な変動を
示すものが多い。
・その理由
社会的制度や習慣の影響
日本のボーナス制度：所得は6-7月と12月に大きく上昇。
中元・歳暮：消費もこの時期に大きく伸びる。
米国のホリデーシーズン（感謝祭からクリスマス）
自然現象の影響
電力需要のピークは夏。
・ある変数を前の期（月）と比べてもほとんど意味がない。
どんなに景気が悪くても、デパートの売上は11月と比べると12月は大幅に
伸びる。
80
01
80
04
80
07
80
10
81
01
81
04
81
07
81
10
82
01
82
04
82
07
82
10
83
01
83
04
83
07
83
10
84
01
84
04
84
07
84
10
データの季節性（１）
500
450
400
データ出所：家計調査（総務庁）
系列1
系列2
350
300
250
200
150
100
50
0
92
01
92
04
92
07
92
10
93
01
93
04
93
07
93
10
94
01
94
04
94
07
94
10
95
01
95
04
95
07
95
10
96
01
96
04
96
07
96
10
データの季節性（２）
1200円
1000
系列1
系列2
データ出所：「家計調査」（総務庁）
800
600
400
200
0
季節性のある変数の変化はどのようにみれば
よいのか
対前年同期（同月）比
・前の期や月ではなく、前の年の同じ期や月で見ればよい。
（2005年12月の売上－2004年12月の売上）÷2004年12月の売上×100
１年間の間に上向きから下向きに転換したことを見逃す
可能性がある。
季節調整
・季節による変動をならしてしまえばよい。
移動平均：X(-1)：１ヶ月前、X(+1)：１ヶ月先
{x(6)  0.5  x(5)    x(1)  x  x(1)    x(5)  x(6)  0.5} 12
9611
9609
円
9607
9605
9603
9601
9511
9509
9507
9505
原数値
前年同月比
9503
9501
9411
9409
9407
9405
9403
9401
9311
9309
4500
9307
9305
9303
5000
9301
前年同月比
％
30
データ出所：「家計調査」（総務庁）
4000
20
3500
10
3000
2500
0
2000
1500
-10
1000
-20
500
0
-30
9103
9011
9007
9003
8911
8907
8903
8811
8807
8803
8711
8707
8703
8611
8607
8603
8511
8507
8503
8411
8407
8403
8311
8307
8303
8211
8207
8203
8111
8107
8103
8011
8007
移動平均
1200
1000
原型列
移動平均
800
600
400
200
0
2000年基準実質ＧＤＰ（原系列と季節調整値）
145000
140000
135000
130000
125000
120000
115000
110000
94
95
96
97
98
99
GDP00
00
01
02
GDP00_O
03
04
05
３景気動向指数（ＤＩ）
• 景気動向指数は，生産，雇用など様々な経済活動
での重要かつ景気に敏感な指標の動きを統合する
ことによって，景気の現状把握及び将来予測に資す
るために作成された統合的な景気指標である。
ディフュージョン・インデックス（ＤＩ）は採用系列の
変化方向を合成することにより景気局面を把握し，
コンポジット・インデックス（ＣＩ）は採用系列の変化率
を合成することにより，景気の量感を把握することを
目的としている。
（http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html
アクセス日付2006年４月21日）
３景気動向指数（ＤＩ）続き
＜目
的＞
ＤＩは景気に敏感な諸指標を選定し，そのうち上昇（拡張）を示
している指標の割合を示すものであり，景気局面の判断，予測と景
気転換点（景気の山・谷）の判定に用いる。
＜作成方法＞
採用系列の各月の値を３ヵ月前の値と比較して，増加した時には
＋を，保合いの時には０を，減少した時には－をつける（変化方向
表）。
その上で，先行，一致，遅行の各系列群ごとに，採用系列数に占
める拡張系列数（＋の数）の割合（％）をＤＩとする。
ＤＩ＝拡張系列数／採用系列数×１００（％）
（保合い（０）の場合は0.5としてカウントする）
（http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html アクセス日付2006年４月21日）
３景気動向指数（ＤＩ）続き
＜利用の仕方＞
ＤＩには，景気に対し先行して動く先行指数，ほぼ一致して動く
一致指数，遅れて動く遅行指数の３本の指数がある。
先行指数は，一般的に，一致指数に数ヵ月先行することから，景
気の動きを予知し，遅行指数は一致指数に半年から１年遅行するこ
とから景気の転換点や局面の確認に利用する。
なお，ＤＩは変化率を合成したものではないので，ＤＩの水準自体の
変化は景気変動の大きさないし振幅とは直接的には無関係である。
（http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html アクセス日付2006年４月21日）
３景気動向指数（ＤＩ）続き
DI採用系列→別表
DI変化方向表→別表
（http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di3.html
アクセス日付2006年４月21日）

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