目的第 3 次産業活動指数の内訳大分類業種系列である情報通信業の季節調整済指数に特殊な動きが生じており季節調整済指数の評価に注意を要する事態が生じているそこで季節調整期間を長くしてモデルを再検討したり様々な季節調整方法 (Decomp や X-13 ARIMA-SEATS) を試しつつ公

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みそらのじま
5 years ago
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1 9 月の情報通信業の落ち込みにはご用心第 3 次産業活動指数の情報通信業における季節調整に係る検証ミニ経済分析 URL:

2 目的第 3 次産業活動指数の内訳大分類業種系列である情報通信業の季節調整済指数に特殊な動きが生じており季節調整済指数の評価に注意を要する事態が生じているそこで季節調整期間を長くしてモデルを再検討したり様々な季節調整方法 (Decomp や X-13 ARIMA-SEATS) を試しつつ公表系列と比較する季節調整済指数の公表系列の前月比の動きは内訳業種の変動では説明できない部分が大きい ( 加法不整合 ) が季節調整方法を再検討した上で情報通信業全体の季節調整済指数と内訳業種の季節調整済指数の動きがどれだけ整合しているかチェックする 1

3 情報通信業の活動指数の推移情報通信業の活動推移をみると 2015 年 9 月以降 3 月と 9 月の落ち込みが特に目立つ傾向にある (2010 年 =) 115 第 3 次産業活動指数の情報通信業 ( 季節調整済指数 ) の推移

4 情報通信業の季節調整済指数と原指数の比較情報通信業の原指数をみると 2015 年 9 月以降の 3,9 月の指数値のいずれにおいても過去の 3,9 月の平均値よりも高い状況にあり活動レベルが低下している訳ではない季節調整に問題があり 3,9 月の値が過剰に割り引かれている可能性がある (2010 年 =) 115 季節調整済指数原指数 3 月平均月平均

5 3 9 月の情報通信業の季節調整済前月比の内訳業種別要因分解 3,9 月の情報通信業の季節調整済前月比を内訳業種別に要因分解してみると 2016 年 9 月と 2017 年 3 月では情報サービス業の寄与が大きい一方情報通信業の季節調整値は内訳業種の季節調整値の積み上げではなく情報通信業全体に直接季節調整を行う直接適用法にて算出されているが 3,9 月の変動は内訳業種の変動では説明できない部分 ( 加法不整合 ) も大きい情報通信業の季節調整済前月比の内訳業種別要因分解前月比寄与度 (%p) 加法不整合映像音声文字情報制作業インターネット附随サービス業情報サービス業 -2.0 放送業通信業情報通信業 4

6 参考情報サービス業における売上高計上タイミングの分散化情報サービス業における売上高の計上は 3 月 9 月に集中しているが長期的には分散化傾向にある特に 2008 年の 3 月の売上高が年間売上高に占める割合は 18.2% だったが 09 年 10 年 11 年と低下し以降 15% 台で推移しているこうした売上高計上タイミングの分散化の動向は季節パターンに大きな変化をもたらす一方で季節調整を不十分なものにしている可能性がある ( 百万円 ) (%) 情報サービス業の 1 事業所当たり売上高 1 事業所当たりの年間売上高に占める各月の売上高の割合年以降の割合は 2016 年の年間売上高対比資料 : 経済産業省特定サービス産業動態統計により作成 5

7 情報通信業の季節調整の課題検証季節調整の現状過去 8 年間のデータを用いて ARIMA 次数異常値曜日調整等を決定 1 年に一度だけ季節指数を作成し向こう 1 年はその季節指数で季節調整 ( 暫定季節調整方式 ) 季節調整方法の再検討季節調整期間を長くして ( 過去に溯り最新値も反映させる )ARIMA の次数や異常値曜日調整を再検討してみる内訳業種ごとに季節調整モデルを検討様々な季節調整方法 (Decomp X-13 ARIMA-SEATS) を試してみる加法不整合のチェック季節調整方法を再検討した上でどの程度の加法不整合が生じているかチェックしてみる 6

8 季節調整方法の再検討の詳細季節調整期間を長くして ( 過去に溯り最新値も反映させる )ARIMA の次数や異常値曜日調整を再検討してみる過去 8 年分のデータでは異常値検出を含め最適な季節調整モデルが選択されていない可能性があるこのため各系列について過去遡れる最長期間のデータを用いてさらに 2017 年 8 月の最新値までのデータで季節調整モデルを再検討するなおモデルの選定は BIC 基準で行う内訳業種ごとに季節調整モデルを検討基準改定では内訳業種ごとに季節調整モデルの検討を行っているが上記のとおり最適な季節調整モデルが選択されていない可能性があるため内訳業種ごとに季節調整モデルの検討を行う様々な季節調整方法 (Decomp X-13 ARIMA-SEATS) を試してみる X-12-ARIMA による季節調整を前提とせず X-13 ARIMA-SEATS を用いて X11 パートを SEATS に置き換えて季節調整を行ったり状態空間モデルを用いた季節調整ツールである Decomp を使った季節調整を試してみる 7

9 情報通信業の季節調整の再検討 X-12-ARIMA によるモデル再選択や Decomp X-13 ARIMA-SEATS による季節調整で足下の 3,9 月の落ち込みはほぼ解消また X-13 による季節調整値のばらつきがもっとも小さいこのうち落ち込みに影響を与えていると考えられる情報サービス業の季節調整結果についてはスライド 10 で示す (2010 年 =) X-12-ARIMA モデル再選択 ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % X 年 2 月月月 X12 前月比の標準偏差 :1.50 X12 :1.02 (2010 年 =) ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % Decomp 2017 年 2 月月月 Decomp Decomp 前月比の標準偏差 : 1.50 Decomp :0.55 (2010 年 =) X-13 ARIMA-SEATS ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % X 年 2 月月月 X13 前月比の標準偏差 :1.50 X13 :0.49 期間モデル等の詳細情報公表系列 X-12 再選択 /X Decomp ARIMA 等 (0 1 1)(0 1 1) (0 1 1)(0 1 1) Trend:2 AR:0 異常値曜日調整 X-13 ARIMA-SEATS による季節調整は X-12-ARIMA の X11 パートを SEATS( デフォルト ) に置き換えて実施したもの 8

10 2017 年 9 月の落ち込みはどれくらい割り引いて見たらよいか Decomp や X-13 ARIMA-SEATS で再調整した指数値に対するの乖離率は 2015 年 9 月及び 2016 年 9 月の実績によると -1.7%~ ー 1.4% 程度この実績に基づくと 2017 年 9 月のについても再調整した指数値と比べて同程度の落ち込みがあるものと予想される (2010 年 =) における 2015 年 9 月と 2016 年 9 月の落ち込みの評価再調整系列に対する公表系列の乖離率 Decomp X 年 9 月 -1.5% -1.7% 2016 年 9 月 -1.4% -1.7% 公表系列 Decomp X13 直接適用法で季節調整

11 情報サービス業の季節調整 X-12-ARIMA によるモデルの再選択や Decomp X-13 ARIMA-SEATS による季節調整で足下の不安定な動きはほぼ解消また X-13 による季節調整値のばらつきがもっとも小さい (2010 年 =) X-12-ARIMA モデル再選択 ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % X 年 2 月月月 X12 前月比の標準偏差 :2.02 X12 :2.06 (2010 年 =) Decomp ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % Decomp 2017 年 2 月月月 Decomp 前月比の標準偏差 :2.02 Decomp :1.00 (2010 年 =) X-13 ARIMA-SEATS ( 参考 )2017 年 3 月前後の動きの比較前月比 % X 年 2 月月月 X13 前月比の標準偏差 :2.02 X13 :0.77 期間モデル等の詳細情報公表系列 X-12 再選択 /X Decomp ARIMA 等 (2 1 0)(1 1 0) (3 1 1)(0 1 1) Trend:2 AR:0 異常値 LS2000.jul 曜日調整 TDNOLPYEAR LPYEAR TD1NOLPYEAR X-13 ARIMA-SEATS による季節調整は X-12-ARIMA の X11 パートを SEATS( デフォルト ) に置き換えて実施したもの有 10

12 参考情報サービス業内訳業種の季節調整 (X-13 ARIMA-SEATS) (2010 年 =) 受注ソフトウェア (2010 年 =) ソフトウェアプロダクツ X X (2010 年 =) システム等管理運営受託情報処理提供 ( その他 ) (2010 年 =) 120 X13 X

13 情報通信業の内訳業種別寄与度分解 (X-13 ARIMA-SEATS の場合 ) 情報通信業とその内訳中分類業種それぞれに X-13 ARIMA-SEATS で季節調整を行い加法不整合についてと比較を行ったところ加法不整合は大きく解消公表系列 X-13 ARIMA-SEATS 加法不整合映像音声文字情報制作業インターネット附随サービス業情報サービス業放送業通信業前月比寄与度 (%p) 前月比寄与度 (%p) 前月比寄与度 (%p) 4 加法不整合分のみ抜粋前月比寄与度 (%p) 4 加法不整合分のみ抜粋

14 直接適用法と間接適用法の比較スライド 12 の結果を踏まえ情報通信業の季節調整済指数について X-13 ARIMA-SEATS による直接適用法と間接適用法 ( 内訳中分類業種の積み上げ ) の指数値を比較してみるとほぼ一致した動きとなっている (2010 年 =) X-13 ARIMA-SEATS による直接適用法と間接適用法の比較 ( 指数の差 = 直接適用法ー間接適用法 ) 1.5 直接適用法間接適用法

15 まとめ情報通信業の季節調整済指数に原指数には見られない 2015 年 9 月以降の 3 月と 9 月の低下が見られるといった特殊な動きが生じておりその変動要因として内訳中分類業種の情報サービス業の寄与が大きいことや内訳中分類業種の動きの積み上げでは説明しきれない加法不整合があることを指摘した季節調整期間を長くして X-12-ARIMA のモデルを再検討したり様々な季節調整方法 (Decomp や X-13 ARIMA-SEATS) を試しつつと比較してみたところ情報通信業の季節調整済指数に見られた足下の 3,9 月の落ち込みや情報サービス業の季節調整済指数の足下の不安定な動きは解消されたまた Decomp や X-13 ARIMA-SEATS による季節調整値はや X-12- ARIMA で再調整した値と比べて滑らかな動きの系列となった Decomp や X-13 ARIMA-SEATS で再調整した指数値に対するの乖離率は 2015 年 9 月及び 2016 年 9 月の実績によると -1.7~ ー 1.4% 程度この実績に基づくと 2017 年 9 月のについても再調整した指数値と比べて同程度の落ち込みがあるものと予想される情報通信業とその内訳中分類業種それぞれに X-13 ARIMA-SEATS で季節調整を行い加法不整合についてと比較を行ったところ加法不整合は大きく解消したまた X-13 による直接適用法と間接適用法の結果を比較してみるとほぼ一致した結果となっていることが確認できた 14

16 付表 X-13 ARIMA SEATS による季節調整モデル等の詳細情報情報通信業の内訳中分類業種の再検討結果公表系列再検討結果期間 ARIMA 異常値曜日調整期間 ARIMA 異常値曜日調整通信業 (0 1 2)(0 1 2) AO2014.Mar 放送業 (0 1 1)(0 1 2) インターネット付随サービス業 (0 1 1) (1 1 0) LS2009.Oct LS2011.Mar,LS2011.Jul, TC2012.Oct,TC2013.Jul, AO2013.Sep,LS2014.Jan 映像音声文字情報制作業 (0 1 1)(0 1 2) TC2011.Mar,AO2011.May, TC2014.Jan 情報サービス業の内訳業種の再検討結果 TC1990.Apr,AO1990.Sep, AO1990.Dec,AO1992.Mar, AO1992.Jun,TC1993.Oct,T C1994.Feb,AO1994.Dec,T C1995.Aug,AO1995.Dec,A (3 1 0)(0 1 1) O1996.Mar,AO1996.May,L S1996.Jul,AO1996.Sep,AO 1996.Dec,AO1997.Mar,AO 1997.Sep,TC1997.Dec,AO 1998.Jan TC2003.Jul,AO2003.Sep,A O2004.Jan,AO2004.Mar,T (0 1 2)(0 1 1) C2007.Aug,LS2011.Jul, TC2013.Jul,LS2014.Jan AO2008.Sep,LS2009.Jan,L (0 1 1)(0 1 1) S2009.Oct,LS2013.Oct, LS2015.Jan TDNOLPYEAR LPYEAR TDNOLPYEAR LPYEAR TDNOLPYEAR LPYEAR - TDNOLPYEAR (0 1 1)(0 1 1) TC2008.Feb,TC2011.Mar TDNOLPYEAR - 公表系列再検討結果期間 ARIMA 異常値曜日調整期間 ARIMA 異常値曜日調整受注ソフトウェア (2 1 0) (0 1 2) (3 1 1)(0 1 1) AO1996.Apr,AO1998.May, LS2002.Apr,AO2002.May ソフトウェアプロダクツ (2 1 0) (0 1 2) - TDNOLPYEAR LPYEAR システム等管理運営受託 (0 1 1) (0 1 2) AO2009.Feb,AO2012.Apr TDNOLPYEAR (3 1 1)(0 1 1) (0 1 1)(1 1 1) - - AO1996.Aug,AO1997.Aug, AO1997.Dec,AO1999.Sep, AO1999.Dec,LS2000.Sep, AO2000.Oct,AO2002.Apr 情報処理提供 ( その他 ) (2 1 0) (0 1 1) (2 1 0)(0 1 1) AO1997.Sep,LS1998.Jan 情報サービス業の内訳業種の過去系列 (1994 年 1 月 ~1997 年 12 月 ) については経済産業省特定サービス産業動態統計を用いた試算値を使用 SEATS パートはデフォルトの設定で実行 15

17 ひ動とき言で解見説る経ミ済ニ経指済標分な析ど問合せ先ぜひお手持ちの電話で QR コードを読み取って下さい!! ご不明な点はコチラにお問合せください経済産業省大臣官房調査統計グループ経済解析室電話 : ( 直通 ) FAX: qqcebc@meti.go.jp

第１章低下から停滞に転じた鉱工業生産

第１章低下から停滞に転じた鉱工業生産 X-11とX-12-ARIMAの季節調整済指数の比較概要鉱工業指数における季節調整法は米国センサス局が開発したX-12-ARIM Aの中のX-11デフォルト ( 以下単に X-11 という) を使用していたが 12 年 3 月注分確報からX-12-ARIMA ) に切り替えた季節調整法とは季節 ( 四季 ) からなる自然要因社会的習慣や社会的制度からなる社会的要因など1 年の周期性を持つ規則的な変動を除去する方法である