政党・マスコミでは小泉改革の光と影という論調が多いですが、果たして純粋で精緻な経済分析に基づいたものでしょうか?
ためにする論調ではないでしょうか?


当研究所では、データに基づいて小泉改革の光と影について、順を追って解説する計画です。

ぜひとも、皆様のご批判とご意見を賜りますようお願い致します。

小泉改革がなしえたことと問題点をデータで証明することによって、小泉改革を継続しなければならないことは何か、フォローしなければならないことは何かについて議論したいと思います。

【概要】
1.「小泉改革の光と影」とか「格差社会」という言論は感覚的過ぎないか?(野党批判・マスコミ批判)
2.小泉改革は生産指数(など)で成功し、消費(など)で失敗している
3.小泉以前(73〜2001)の景気指標(多数)を周波数分析して、傾向線(三角関数の集合)を算出し、この延長線と小泉以降の実測値(多数)をそれぞれ比較して小泉改革を評価する。
4.周波数分析による傾向線(三角関数の集合)のパラメーターである三角関数の周波数と振幅(貢献度)を各景気指標について検証しグルーピングする。
5.小泉改革の成果を継承して、フォローする方法

以後の内容はカテゴリー・ページの、「論点」と「論点の簡単・明瞭バージョン」に続きます。

「論点」:正式バージョン

「論点の簡単・明瞭バージョン」:文字通り」簡単・明瞭

左ガイドのカテゴリー「論点」「論点の簡単・明瞭バージョン」をクリックしてください。
資料だけ見たい場合は「資料」をクリックしてください。


2006年04月22日

用語の説明 各種景気指標

出展:主に、
http://www.nikkei.co.jp/keiki/words/

 

鉱工業生産・出荷・在庫指数
鉱工業製品の生産量、出荷量、在庫量を基準時点(現在は2000年)を100として指数化したもの。好況時にはモノがよく売れ、企業が製品を増産するため生産、出荷とも上昇する。景気が悪化してくるとモノが売れなくなるため出荷の減少、在庫の増加局面を経て生産の減少に至る。経済のサービス化で鉱工業の比重は次第に低下しているが、今なお景気動向を敏感に示す指標として注目度が高い。


稼働率指数
製造工業(鉱業は含まれない)の生産設備の稼働状況を、基準年(現在は2000年)を100として指数化したもの。実際の生産量と生産能力の比率から算出する。企業の生産活動が活発になる景気拡大期には上昇する。


東証株価指数
東証株価指数は、東証第一部上場株の時価総額の合計を終値ベースで評価し、基準日である1968年1月4日の時価総額(基準時価総額という。当初数値は、8兆6020億5695万1154円。上場・上場廃止・増減資・企業分割などにより修正され、2005年12月30日現在の数値は27兆4524億72百円)を100として指数化したものである。
http://ja.wikipedia.org/wiki/TOPIX

 

新設住宅着工戸数
住宅を建てる時に、建築主から都道府県知事に対して工事の届け出があった戸数を集計したもの。住宅を購入する際には多くの人はローンを利用するため金利動向に敏感に反応する傾向がある。また、「住宅ローン減税」のような政策措置の影響も受ける。景気に対して先行して動くことが多い。

なお、床面積とは各階の床面積と集計したもの。


常用雇用指数
事業所によって雇われている人の数(パートタイム労働者含む)を基準年で指数化したもの。常用とは以下の2つのいずれかに該当する場合を指す。

・期間を特に定めないか、1カ月を超える期間を定めて雇われている。
・日々または1カ月以内の期間を限って雇われており、前2カ月にそれぞれ18日以上雇われた。

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用語の説明 周波数分析、フーリエ変換

いかなる時系列データ、W(t)も
Y(t)= ΣAf*Cos(f*t)+Bf*Sin(f*t) f(周波数)=0〜無限大
に変換できます。(実際にはfは有限で、しかも少ない種類で事足ります)
そして各周波数fについて、定数であるAfとBfをW(t)から一意的に計算できます。
目検で、グラフの山・谷を見ていれば、大きな波と小刻みな波が浮かんでくるのですが、それを厳密に数値的に計算する方法があって、それをフーリエ変換と言います。

なぜのこような形にするかといえば、Y(t)は時間tが独立変数ですから、tに未来値を与えれば
未来が予測できるからです。W(t)は既知のデータしか提示しません。

 

さらに詳しく
http://www.res.kutc.kansai-u.ac.jp/~yamana/src/soturon/hayashi.pdf

posted by う〜さん at 11:10| Comment(0) | TrackBack(0) | 用語の説明 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

用語の説明 主成分分析

主成分分析は、相関関係にあるいくつかの要因を合成(圧縮)して、いくつかの成分にし、その総合力や特性を求める方法である。主成分分析では、重回帰分析や判別分析のように目的変量は与えられていない。説明変量を圧縮してその特性を調べるものである。
 例えば、何人かの生徒の英語・数学・理科・社会の4つの成績データから、この4つの要因を圧縮し1成分のデータにすることにより、その生徒の総合力を調べたり、また文系能力・理系能力を調べるなどのようにある特性を求めたりする方法である。
 
http://gucchi24.hp.infoseek.co.jp/SHUSEI.htm
posted by う〜さん at 10:45| Comment(0) | TrackBack(0) | 用語の説明 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

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