「2015年5月公表データより」以降に適用)。よって、統計データの季節調整に用いられている。うるう年要因を処理する。法改正や災害などによって生じる異常値をX-12-ARIMAによって検出し、適切な異常値処理を行う。本報告では、以下の異常値処理を行っている。◇季節調整には、2003年3月から2015年3月(一部に2月)までのデータを用いているが、以下の指標のデータについては公表されている期間が短く、データが蓄積された時点で見直す必要がある。地下鉄(2005年3月~)◇以下の指標のデータについては、公表されている期間が短い、あるいは季節性が明確でないなどの理由から、X-12-ARIMAによる季節調整は適切でないと判断した。ついては、以下の数値に対して季節調整を行っている。一般的に、指標のバラツキを数量的に表現する際に標準偏差(σ)を用いることが多いが、その前提として、その指標が固定的な確率分布に従っているものであることが重要となる。消費増税によるレベルシフトや景気回復によるトレンドの変化などが確認されており、これらの構造変化を無視してσを算出することは適切ではないと判断し、(3)で述べるような考え方で固定的な確率分布に従っているであろう期間を定めてσを算出することとした。各指標について最新月の値と前月の値との差分や変化率が、それらの(不偏)標準偏差(σ)とどのような大小/位置関係にあるかに応じて、5段階の色を当てはめることとする。具体的に、当該指標に一定のトレンドが認められず、平均値がゼロの場合を例に説明すると、バラツキが正規分布に従うと想定して、塗りつぶしの色の5色が同程度の確率で生起するように、以下のようにしきい値を定めることとする。σとの大小を比較検討することで塗りつぶしの色を判別するものとする。標準偏差(σ)算出の対象期間について各指標に関するσ値を算出する際には、(1)で述べたように、原則的に、固定的な確率分布に従っている期間を抽出して、その期間を対象として算出することが重要となる。具体的には、消費増税によるレベルシフトが生じている物価指数などは、明らかにその前後で確率分布が異なってくる。布が異なると考えることが適切である。σ値が過度に大きくなり、その結果、指標値の変化を見誤ることになる危険性が高まるわけである。した観点から、本分析では各指標のトレンドやレベルシフトの有無を吟味しつつ適切と考えられる期間を設定してσ値を算出した。具体的には、上昇/下降トレンドが認められる指標については、トレンドの変曲点以降の最新の期間を対象として選定し、その期間での時系列回帰直線を求め、その直線上の値を各月の期待値と考え、それと実績値との差がバラツキの元データであるとしてσを算出した。レベルシフトが生じている指標では、シフト以前のレベルを最新のレベルに合わせるように水準調整を実施して、調整後の時系列データを勘案してトレンドの有無を検討した。短期間だけ突発的に外れ値が生じているデータを含む場合では、そのデータのみを異常値としてσ算出には用いないようにした。このようにして設定した、固定的な確率分布に従っていると考えられる対象期間について、必要に応じて、データの調整や外れ値処理を講じてσを算出している。トレンド期待値との比較による矢印の向きの判別について季節調整を実施した指標の動向を吟味すると、かなりの指標でトレンドが認められた。そこで、それらを勘案して上述した方法で塗りつぶしの色を判定した。ここではさらに、回帰トレンド線上に沿った動き(以下、トレンド期待値)と当月の実績値を比較することで、トレンド期待値よりも上位に位置するかどうかを判別して2通りの矢印を付与する。なったとしても、前月からの変化ではなく、当月の値自体に着目するとトレンド線を上回っており、評価としては決して低くはないことが十分に起こり得る。そこで、当月の実績値とトレンド期待値とを比較し、期待値以上であれば上向きの矢印(増加が景気にプラスとなる一般的な指標の場合)、期待値未満であれば下向きの矢印を付与した(P3参照)。トレンドが見られない場合は矢印を付与しない。ホームページに掲載の文章・イメージなどの無断転載を禁止します。