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オルタナティブデータを用いた日次経済指標の作成
- 4. オルタナティブデータを用いた日次経済指標の作成
白井 洋至
2020 年 10 月 17 日
要旨
新型コロナウイルス感染症(以下、COVID-19)の拡大以降、経済分析におけ
るオルタナティブデータの活用が定着しつつある。本稿では、人手の動きを表す
オルタナティブデータを用いて、日次サービス消費指数を作成した。当該指数は、
日々ほぼラグなく作成可能なため、COVID-19 の状況に経済活動が大きく左右され
る足許のような局面では、有用な分析手法と考えられる。
1.はじめに
COVID-19 の拡大以降、経済分析におけるオルタナティブデータ1の活用が定
着しつつある。例えば、内閣府が 2020 年 4 月の月例経済報告において、個人消
費の基調判断の参考として JCB/ナウキャスト「JCB 消費 NOW」を用いたほか2、日
本銀行は、2020 年 7 月の経済・物価情勢の展望において人手の動きや夜間人口か
ら、また、同年 9 月の日銀レビュー(小林ら[2020])ではクレジット・デビット
カード取扱高から、COVID-19 による個人消費への影響を分析している。特に小林
ら[2020]は、「現在のように経済活動が短期間に大きく変動する局面では、景気
の現状を即時的に把握するうえで、伝統的なマクロ統計に加え、非伝統的な高頻
度データを活用することの有用性は高い」と指摘しており、こうした動きは今後
も継続すると考えられる。 オルタナティブデータの活用によって、これまで
に得られた知見の一つが、人手の動きとサービス消費の相関の高さである。前述
1 2020 年 8 月 12 日付日本経済新聞は、「オルタナティブデータは、政府や企業
の公式な統計や決算とは別の新たなデータの総称。クレジットカード決済情報や
スマートフォン位置情報、SNS(交流サイト)などの分析が代表例」と定義してい
る。また、オルタナティブデータの活用等については、辻中[2020]や株式会社ナ
ウキャストに詳しい。
2 2020 年 4 月 23 日付日本経済新聞は、「判断にあたってはナウキャスト(東
京・千代田)がまとめた JCB カードの購買データを参考にした」と報じている。
JCB 消費 NOW は、その後も消費関連指標として月例経済報告で紹介されている。
- 7. 94 変数11に対して主成分分析を行い、その第一主成分ファクターを用いた。【図
2】【図 3】は、主成分分析の結果である。第一主成分の寄与率は 80%と高く【図
2】、その固有ベクトルは同符号であり【図3】12、当該主成分を「日本全体での
人手の動きを表すファクター」と考えることができる。
【図4】は、標準化した第一主成分スコア(以下、人手の動き指数)とサー
ビス消費の推移である。両者は相関関係にあり、当該指数を用いることにより、
「量」ベースでの議論が可能であることが確認される。但し、前述の通り、両者
にはそれぞれカレンダー要因とみられる振幅がみられ、このままでは日単位での
比較をすることはできない。以下では、それぞれのカレンダー要因(曜日・祝日)
調整値を作成する。
11 自動車については、一部欠損値があるため対象外とした。
12 得られた固有ベクトルに-1 を乗じている。
- 10. 𝑦𝑡 ∼ 𝑁(𝜇 𝑡 + 𝑤𝑒𝑒𝑘 𝑡 + 𝛽 ℎ𝑜𝑙𝑖𝑑𝑎𝑦𝑡, 𝜎𝑦
2
) − (1)
𝜇 𝑡 ∼ 𝑁(2 𝜇 𝑡−1 − 𝜇 𝑡−2, 𝜎𝜇
2
) (𝑡 > 2) − (2)
𝑤𝑒𝑒𝑘 𝑡 ∼ 𝑁(∑
6
𝑙=1
− 𝑤𝑒𝑒𝑘 𝑡−𝑙, 𝜎 𝑤𝑒𝑒𝑘
2
) (𝑡 > 6) − (3)
推計結果は、【図9】【図10】(青線は原系列、赤線は中央値、シャドー
は 95%信頼区間)であり、両計数とも当該モデルで全体の動きを概ね説明できて
いること【図9ー1】【図10-1】、曜日や祝日成分への分解が、前節の想定
通り行われていること【図9-2~4】【図10-2~4】が確認される。
<カレンダー要因調整済みサービス消費>