経済統計 Ⅱ 第 1 回 : イントロダクション 経済統計の利活用の概観 2016 年 9 月 19 日元山斉石田和彦 吉野克文 美添泰人
本講義の概要 目標等 ( シラバスより ) ( 講義の概要 ) 現実の経済活動の分析や経済理論の実証的な検証を的確に行うためには 統計学 計量経済学と並んで 経済に関する様々な統計データについての知識 理解が不可欠です 本講義では 経済統計制度 各種経済統計データの作成方法 それらの特徴点や利用上の留意点等 経済統計に関する基礎的な事項を体系的に解説すると同時に 経済統計データを用いて現実の経済を分析する様々な方法を学びます その際 数回の課題を通じて 受講者自身が実際に統計データに触れ 自分の手で分析作業等をしながら データの性質や分析手法についての知識を 実際に使える形で身につけることを重視します あわせて 講義期間中に重要な統計データが公表された際には その意味 解釈等について簡単な解説を行い 経済統計からみた最新の日本経済動向について 理解を深めていきます ( 達成目標 ) 1 基本的な経済統計資料の読み方を修得すること 2 その分析方法の基礎を実際に使える形で身につけること 3 経済統計からみた最新の日本経済動向について理解を深めること 2
( 復習 ) 経済統計の種類 (1): 作成者による区分 1 公的統計 : 政府 地方公共団体 独立行政法人 日銀等が作成 公表する統計 公的統計に関する法律 : 統計法 ( 平成 21 年 4 月改正 全面施行 ) 基本理念 ( 中立性 信頼性 利用の容易さ等 ) 作成手続き 統計基準 ( 分類基準等 ) 等が定められている 統計法 に基づき 一定の品質管理が行われている 2 その他の統計 ( 民間統計 ): 上記の公的統計作成主体以外が作成 公表する統計 実際に 作成 公表主体となっているのは 政府等の外郭団体 ( 独立行政法人等に含まれないもの ) 業界団体等が多い 業界統計の例 : 百貨店売上高 ( 日本百貨店協会 ) 新車登録台数 ( 自販連 ) 等 民間調査機関 企業等が作成 公表しているケースもある ( 有料のデータとして 購入者に限定的に提供されるもの等もある ) 玉石混交状態 ( 品質管理がない ) であり 利用には十分な注意が必要 3
( 復習 ) 経済統計の種類 (2): 作成方法による区分 1 1 次統計 : 調査対象から直接収集したデータを集計したもの 1-1 調査統計 : 統計を作成するために調査を行う ( 統計調査という ) 全数調査 ( センサス ): 対象を全て調べる ( 悉皆調査 ) 国勢調査 経済センサス が代表例 標本調査 : 一部の対象 ( 標本 ) を調べて 全体 ( 母集団 ) を推計する ( 標本調査理論 ) 家計調査 労働力調査 短観 等 1-2: 業務統計 : 行政記録等から得たデータを集計して統計にする 通関統計 各種税務統計 多くの金融統計 等 2 加工統計 : 1 次統計を加工することで作成される統計 代表例は 国民経済計算 産業連関表 資金循環表 4
( 復習 ) 経済統計の種類 (3): 統計法上の区分 1 基幹統計 : 政府が作成 公表する統計のうち 重要なもの 国勢統計 国民経済計算 : 統計法に基幹統計と定められている それ以外の基幹統計は 統計委員会への諮問を経て 総務大臣が指定 基幹統計 の要件: ⅰ) 全国的な政策の企画立案 実施上重要な統計 ⅱ) 民間の意思決定 研究活動に広く用いられる統計 ⅲ) 国際比較を行う上で重要な統計 基幹統計を作成するための統計調査には 回答義務がある ( 統計法の定め ) 2 政府が作成する 基幹統計 以外の統計 ( 通称 一般統計 ) 統計調査により作成する場合は 総務大臣の承認が必要 調査対象に明示的な回答義務はない 3 地方公共団体 日銀が作成 公表する統計 統計調査により作成する場合は 総務大臣への届出が必要 調査対象に明示的な回答義務はない 5
( 復習 ) 経済統計の種類 (4): 統計体系 1 構造統計 (5 年毎 ベンチマーク 統計 ) 基本的には 国勢調査 経済センサス 等の全数調査がベンチマークとなる ( 母集団情報を得る ) 詳細な調査項目 ( 詳細なデータを収集し 以後 5 年間の調査の基礎とする ) 2 構造統計 ( 毎年 年次統計 ) 多くの場合 標本調査 ( ベンチマーク統計に基づき標本設計 ) 経済の構造変化を端的に捉える調査項目 3 動態統計 ( 四半期 月次 ) 通常 標本調査 ( ベンチマーク統計 ないし年次統計に基づき標本設計 ) 売上高 生産高 従業者数等 短期的な経済活動水準や景気の判断に重要な項目を訊く 6
QUIZ(1): 2014 年の統計調査士検定問題例 7
QUIZ(2): 2014 年の統計調査士検定問題例 8
( 復習 ) 時系列データのグラフ : 実質 GDP と実質個人消費 データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 9
( 復習 ) 時系列データの散布図 1994/1Q-2014/1Q の実質 GDP と実質個人消費の関係 データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 10
( 復習 ) 時系列でないデータ ( クロスセクションデータ ) の例 勤労者世帯の実収入と消費支出の関係 ( 都道府県庁所在市別 ) データ出所 : 平成 25 年家計調査年報 総務省統計局 11
QUIZ(3) 前頁の散布図で 都道府県別ではなく 県庁所在地別のデータである理由を家計調査の標本設計をもとに答えよ 12
( 復習 ) 時系列データの散布図 ( 続き ) 時間の順序と間隔に依存していて その情報を無視できない データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 13
( 復習 ) 時系列データの観察 : 実質 GDP を例に データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 14
( 復習 ) 時系列データの観察 : 実質 GDP を例に ( 続き ) 実質 GDP のグラフを観察すると : 1 長期にわたる傾向的な変動 長期変動 ( トレンド ) T 2 トレンドに沿った周期的な変動 循環変動 ( サイクル ) C 観察期間が短いときは長期変動 T と区別できないことが多い トレンド サイクル TC と呼ぶ ( 長期変動 + 景気循環 ) 3 季節性のある周期的な変動 季節性 ( 季節変動 ) S 4 一般に規則性を持たない変動も少なくないように見える 不規則変動 ( 偶然変動 ) I 時系列データの分解 : y t = (T t + C t ) + S t + I t 通常 最も知りたいのは (T t + C t ) ( 長期変動 + 景気循環 ) 15
( 復習 ) 時系列データのトレンド : 直線の当てはめ データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 16
( 復習 ) 時系列データのトレンド : 移動平均 当期を挟んで 2n+1 個の観測値の平均をとる データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 17
( 復習 ) データの 季節変動 : 個人消費 データ出所 : 国民経済計算 内閣府経済社会総合研究所 18
( 復習 ) 経済時系列データの 季節変動 多くの経済時系列データの変動には 季節性 がある 季節変動 : 月や四半期ごとに観測される ある程度周期的な変動 もっと周期の短い変動 ( 例えば 日次データの週ごとの周期的な変動 ) も 季節変動 と呼ばれる 季節変動 が生ずる理由: 1) 月や四半期ごとの日数の違い 2) 支払い習慣 ( ボーナス等 ) 3) 税金の納期 国の予算執行上の制約 ( 年度末など ) 4) 消費生活上の習慣 ( 新年度 中元 歳暮 クリスマス 等々 ) 等 季節変動を含んだデータから経済動向をみると 評価 判断を等を誤るおそれ 19
( 復習 ) 季節調整法 上記のような欠点もカバーして 経済時系列データから季節変動を除去するためのプログラムが多数開発されている 時系列データから季節性を除去することを 季節調整 その手法は 季節調整法 と呼ばれる 季節調整法を適用した系列 ( 季節調整済 系列 ) を公表している経済統計も多い 主な 季節調整法 1 センサス局法 移動平均法をベースに アメリカの統計作成部署である センサス局 が開発 現在 多くの統計で用いられているバージョンは センサス局法 X-12 2 DECOMP 法 日本の統計数理研究所が開発 ( 移動平均とは異なる考え方に基づく方法 ) 3 TRAMO-SEATS 法 欧州で開発された手法 ( 移動平均とは異なる考え方に基づく方法 ) 20
( 復習 ) 原系列 と 季節調整済系列 : 個人消費 21
( 復習 ) 経済時系列データの分析の実際 景気の分析や判断等の場で行われる 実際の経済時系列データ分析では トレンド (T) 循環変動 (C) 季節変動 (S) 不規則要因 (I) 等の概念は 明示的には登場しない場合が多い 内閣府 月例経済報告 日銀 金融経済月報 等を参照 代わりに しばしば登場する概念 / 分析道具 : 前月比 前期比 前期比年率 前年同月比 前年同期比 等 時系列の分解 : y t = T t + C t + S t + I t もしトレンドが直線ならば y t = a + bt + C t + S t + I t 差を取ると Δy t = b + ΔC t + ΔS t + ΔI t ( トレンド部分は除去される ) 22
( 復習 ) 前年同期比と前期比 / 前月比 1 暦年ないし年度のデータの場合 : 前年比 =( 今年の値 - 昨年の値 )/ 昨年の値 =( 今年の値 / 昨年の値 )-1 2 四半期のデータの場合 : 前期比 =( 今期の値 / 前期の値 )-1 前年同期比 =( 今期の値 / 昨年の同期の値 )-1 前期比年率 =(1+ 前期比 ) 4-1 3 月次データの場合 : 前月比 =( 今月の値 / 前月の値 )-1 ( 前年同月比 =( 今月の値 / 昨年の同月の値 )-1 前月比年率 =(1+ 前月比 ) 12-1 ( ただし 通常は 100 倍して % で表記 ) 23
季節変動と前期 ( 月 ) 比 前年同期 ( 月 ) 比 季節変動を含んだ経済時系列データから 前期 ( 月 ) 比 や 前期 ( 月 ) 比年率 を求めると 実際の経済動向を見誤るおそれが大きい 個人消費の前期比は 毎年 1-3 月期に大幅なマイナスとなっているが これは 1-3 月期に景気が落ち込んだことを示すものではない!! 季節変動への対処法 : 1 季節調整済 の統計データを用いて 前期比を求める 2 前年同期 ( 月 ) 比 をみる 欠点は 判断が遅れること ( 足もとの変化が判らない ) 季節調整済 計数が公表されていない統計では 自分で季節調整を行うか それが困難な場合は 前年同期 ( 月 ) 比 を用いる 季節調整済 計数が 信じられない 等の理由で 敢えて原計数の前年同期 ( 月 ) 比を用いているケースも 時折みられる 24
QUIZ(4): 2014 年の統計調査士検定問題例 25
QUIZ(5): 2014 年の統計調査士検定問題例 26
2014 年の統計調査士検定問題例 (5: 続き ) 27