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
時系列データ（２）四半期データ
時系列データ（３）月次データ
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。
データの季節性（１）
データの季節性（２）
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
前年同月比
移動平均
2000 年基準実質ＧＤＰ（原系列と季節調整 値）
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。 （ 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） （ 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。 （ 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 （ アクセス日付 2006 年４月 21 日）