Numbers”で判断することである。Numbers”の代表である超短期モデル予測とコンセンサス予測の精度と特徴を考える。)を毎月調査・公表している。ESPFでは調査項目の予測値の平均値、いわゆるコンセンサス予測を発表している。失業率が含まれる(いずれも四半期ベース)。ここでは四半期実質GDP成長率に的を絞り、コンセンサス予測と超短期予測の精度を比較しよう。比較期間は2004年4-6月期から2008年1-3月期まで16四半期である。コンセンサス予測の予測誤差の動態が図表1に示されている。率換算)の予測値と実現値(公表値)の乖離を予測誤差とする。誤差は、「公表値?予測値平均」で定義されている。各々の予測値と比較してみると、予測精度のランキングは比較的高いことがわかっている。図表1の縦軸にはコンセンサス予測誤差が、横軸には予測時点すなわち公表値(一次速報値)発表の何ヵ月前かが示されている。予測時点と予測誤差の関係を見たものである。非常に安定的で緩やかであることがわかる。コンセンサス予測のパフォーマンスは比較的良好である。16四半期の試合(公表値と公表値発表直前の両予測の誤差を比較)で、コンセンサス予測対超短期モデル予測の勝負は7勝、7敗、2引き分けのイーブンである。本フォーラムの月次見通しは超短期モデル予測に基づいている。モデルを用いて機動性の高い予測を意図するものである。月次データを逐次取り込み、1週間ベースで予測が行われ、今四半期ないし次四半期予測を修正していくものである。図表2は超短期モデル予測の予測誤差の推移を見たものである。超短期モデル予測は実績値公表の3ヵ月前から予測誤差が急速に縮小することが見て取れる。超短期予測は非常にダイナミックである。詳しい両予測の精度の研究は後に譲るが、ここで両予測の特徴を整理しておこう。均予測誤差はコンセンサス予測の方が小さいことがわかる。3ヵ月前になるとパフォーマンスは逆転し、圧倒的に超短期予測の方がよくなる。2-3ヵ月前に予測誤差が急激に小さくなることは、超短期予測はマーケットを2-3ヵ月リードすると見てよい。No.180日本<4-6月期はほぼゼロ成長、今後の民間消費の動向がポイント>今回の予測では、5月の月次データと一部の6月の指標が更新された。