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経済最前線

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日本経済最前線、世界経済最前線、AI(人工知能)、ブロックチェーン、仮想通貨、フィンテック
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2018年8月の記事一覧

財政と税関連のデータ

◇財政 ・『日本統計年鑑』5章 財政 予算や税に関するデータは、財務省のページでなく、ここを見るのが一番よい(ただし、年鑑なので、最近年度の数字は得られない。また、連続した時系列データが長期間にわたって得られるわけでもない)。  驚くべきことに、財務省のページには、EXCELのデータはほとんどない。大部分がPDFであるため、分析には使えない。 ・日本の財政関係資料 財務省の統計データは、似たような内容のものがホームページに雑然と掲載されており、非常に使いにくい。これは、当年

産業・企業

・法人企業統計  最近時点の統計(pdf)。 ・法人企業統計調査 長期時系列データ  メニュー方式(DB方式)の長期時系列データ。  現在直接にリンクを貼れないようになってしまったので、上記財政金融統計月報から開く。  使い方は、本ページの末尾参照。 ・法人企業統計調査 年次データ 現在直接にリンクを貼れないようになってしまったので、上記財政金融統計月報から開く。   ・財政金融統計月報ダウンロード  法人企業統計のデータには、ここの「法人企業統計月報特集」を

貿易・国際収支

◆貿易統計 輸出入額の推移  統計分析では、ある程度の期間にわたる時系列データを用いることが多い。その目的には、ここにあるデータが便利。  このセクションにあるファイルの見方  ・以前は、つぎの方法で、エクセルデータがダウンロードできた。  1.マウスの右クリックで現われる「名前を付けてページを保存」を選択。  2.「ファイルの種類」を「すべてのファイル」にして保存。  3.保存したファイルを開く。  ・最近は、この方法が機能しないので、次の方法をとる。 1.1.必要な部

「使える日本経済データ」ナビゲーション

   ◆人口 ◆GDP統計 ◆為替レート、株価、物価 ◆景気動向関連データ ◆貿易・国際収支 ◆産業・企業 ◆労働、賃金、家計 ◆財政 ◆税 ◆社会保障一般 ◆公的年金 ◆医療保険、介護保険 ◆国債 ◆金融 ◆白書、調査レポート ◆経済関連エッセイのウエブサイト ◆e-Gov法令検索 ◆仮想通貨・電子マネーのデータ ◆データベース形式統計サイトの使い方 ◆経済分析のためのデータサイト活用法  ウエブで経済の統計データを調べたい時、検索エンジンでは適切な対象を

マクロ経済の「使えるデータ」はどこにあるか?

◆GDP統計  ・四半期別GDP速報  最新のデータを知りたいときには、ここにある表から選ぶ。  実質季節調整系列を見ることが多い。 ◆為替レート、株価、物価 ・為替レート(ドル・円レート)   Yahoo!ファイナンスのホームページ。 当日のデータの他、過去の期間のチャートが見られる。また、時系列データも得られる ・ドル円レートと実質実効為替レート指数  これは、日銀、時系列統計データ検索サイトのトップページだが、上にある「為替」を選択し、「データ表示」を選択すると、

人口、労働、賃金、社会保障などについての統計データをどう調べればよいか?

◆人口 ・人口の長期時系列データ  人口というのは最も基本的な統計データだが、検索エンジンで「人口」と検索しても、どこを見たらよいか分からないだろう。  e-Statには人口の統計があるらしいと分かるが、長期の人口統計がどこにあるか、分からない。探し出しても、いくつかの期間に分かれていて、使いにくい。  私が探した限りでは、『日本統計年鑑』にあるこのデータ集が最も使いやすい。ただし、昔は長期に連続した表だったが、いまでは1920年で2つの表に分かれてしまっていて、やや使いにく

キーワード一覧

1.メタキーワード  ああああ :メタインデックスページ   いいい  : アイディア農場   ううう   :記録   えええ  : 写真   おおお  : リンク集   mmma  : 連載原稿   mmmb   :雑誌原稿 2.キーワード    リンクリンクリンク   作業作業作業   音楽音楽音楽 インデックスページ _____________________ 【説明】 1.Googleドキュメントのシステムで、当該ページのどこかに、上記キーワードのいずれかを

文献を教えてもらう

*****を論じた文献を教えて下さい。 *****を論じた文献を教えて下さい. アメリカの大学や調査機関による分析。 *****という意見を述べたウエブや新聞記事を教えてください。 ******を分析した文献を示してください。アメリカの大学や研究機関などによる最新のもの。 メタ・ナビゲーション

AIを用いると、フェイスブックのデータで、その人の人格を推定できる

 回帰分析は、昔から用いられてきたデータ分析の手法だ。説明変数xと、被説明変数yの間に、一次の関係 y=ax+bがあると仮定し、x、yの観測値から最小二乗法を用いて係数a、bを求める。重回帰分析では、説明変数として複数の変数を用いる。  最近では、SNSなどのデータを用いて、個人のプロファイリングを行なうことが試みられている。  プロファイリングとは、ある人がどのような特性をもっているかを推測することである。例えば、性別、人種など。また、趣味や嗜好など、さらには思想なども推

SVMによるパタン認識

 パタン認識とは、写真に写っているのがミカンなのかリンゴなのかを認識したり、男か女かを区別したり、手書き文字を認識したりすることである。  それを、データを用いた機械学習で行なう。  ニューラルネットワークはパタン認識の手法だが、それ以外にも手法がある。 暫く前までは、サポートベクターマシン(Support Vector Machine: SVM)が、パターン認識 の最強力の手法だと考えられていた。  この方法では、データを分析して、いくつかのグループに分けることによってパ

「シンギュラリティ」でAIは人間に反乱を起こすのか?

    ディープラーニングで最終的に構築されたニューラルネットワークがなぜ正しいのか、人間には理解できない。  AIの思考過程が、ブラックボックスになっているのだ。モデルはわからないが、とにかく正しい答えを出している。  これまでも、回帰分析で当てはまりのよい直線を見出しても、なぜそのようなパラメータの組み合わせが最適なのかは説明できなかった。それと同じことである。  回帰分析の場合には、「因果関係を示すモデルがなければ、いくら相関が良くても無意味だ」と言われていた。と

金融政策は、方向性を失って漂流を始めた

 日本銀行は7月31日の金融政策決定会合で、金利上昇を容認するとの決定を行なった。  今回の決定を一言で言えば、「金融政策は、方向性を失って漂流を始めた」ということだ。  「日銀は金融緩和から密かに脱出中」で述べたように、国債購入については、すでに緩和路線から脱却している。今回の決定では、それを「弾力的に行なう」と表現したに過ぎない。  また、物価目標については、今年1月に達成時期を明記しないことにしたので、事実上目的から外されていた。今回、物価上昇率見通しを引き下げたが