ビッグデータを利用した新しい景気指標の開発と応用

リサーチリーダー

主席研究員 松林洋一 神戸大学大学院経済学研究科教授

 

研究目的

昨今の情報技術(Information Technology)の急速な進展により、国内外の経済活動において生成される大規模なデータ(ビッグデータ)が様々な形で利用可能となり始めている。きわめて豊富な情報を内包しているビッグデータの活用は、マクロ経済のより精緻な情勢判断と予測において、必要不可欠であると考えられる。 

研究内容

本研究プロジェクトでは、ビッグデータの分析手法の一つであるテキストマイニングに注目し、2つの研究成果が得られることを予定している。第1は、日本銀行による「景気動向調査」のデータ・マイニングの手法の高度化と改善である。第2は、関西の特徴を出せるようなデータ・マイニング手法の開発である。

上記2つの分析視点をもとに以下の分析を試みていくことにする。「1.データ・マイニングの手法の高度化と改善」では、他の(日銀以外の)データ・マイニング手法の調査により、現在の日銀分析手法の評価、および、改善を行うことにする。さらにネットワーク分析手法の高度化(ネットワーク構造の通時的な構造変化の探索)を試みることにする。「2.関西独自のテキストマイニング開発」では、現在の日銀手法で関西の特性が出せるかの有効性を確認するとともに、関西の特徴を出せるようなデータ・マイニング手法の開発を行っていくことにする。

第1のポイントは、データ・マイニング手法において核ともいえる「ネットワーク分析」(言語間の相互連関の構造)に関する手法の高度化である。テキストマイニングでは、ある時期の経済活動を規定する諸要因の関係(例えば原油価格と景気など)が、頻出する語彙(テキスト)の相互連関構造=ネットワークとして描写される。このネットワークの構造は通時的に変化するはずであり、構造変化を解析的にしていくことは極めて興味深い試みである。第2のポイントは、関西独自のテキストマイニングの開発である。関西経済の特徴をテキストマイニングによって析出していくためには、データソースの探索が不可欠である。日本銀行では内閣府の「景気ウォッチャー」をベースとして分析が行われているが、本研究プロジェクトではより広範な情報ソース(業界紙など)にもとづいて、関西経済の特徴を浮き彫りにしていくことにする。

 

統括

稲田義久 APIR数量経済分析センター センター長

 

リサーチャー

青山秀明 APIR上席研究員、京都大学教授

池田雄一 京都大学教授

生田祐介 APIR研究員

木下裕輔 APIR研究員兼調査役

 

期待される成果と社会還元のイメージ

 「1.データ・マイニングの手法の高度化と改善」では、経済構造の変化をテキストマイニングの枠組みにおいて的確に抽出することができるネットワーク分析の開発を進めていき、その手法の適用可能性を探っていくことにする。「2.関西独自のテキストマイニング開発」では、主要日刊紙の関西欄に記載されている記事、関西圏の業界紙に掲載されている記事をもとにテキストマイニングの手法を用いて、関西経済の特徴を定量的、定性的に把握することにする。

テキストマイニングの手法を用いて関西経済の情勢判断(現状)と足元予測(先行き)を、これまでの手法とは異なる形で定期的に公表していくことができる。こうした成果は、企業の経営戦略(関西経済の現状把握やマーケティング戦略)において有力な情報源となりえるはずである。また関西の政策当局においても、従来の数量ベースの経済変数だけではなく、テキストマニングによる新たな指標に基づいてより柔軟かつ精緻な情勢判を行うことができるはずである。

 

<研究会の活動>

研究会

・2017年4月7日  キックオフミーティング開催

・2017年6月30日  第1回研究会開催

著者

関連論文

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地域DSGEモデルの応用可能性:家計の異質性を考慮して

[ ディスカッションペーパー ] AUTHOR井田 大輔 / 松林 洋一 DATE2016-02-01

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Abstract/Keywords

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