研究成果

research

テキストデータを利用した新しい景況感指標の開発と応用

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

従来、マクロ経済の動向を把握するには、集計データを用いることが一般的である。しかし、集計データは、リアルアイム性に欠けており、ミクロの経済要因を知るには不十分という課題がある。一方、昨今の情報技術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になり始めている。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、有効であると考えられる。このため、本研究ではビッグデータの一つであるテキストデータに着目して、経済の動向を析出することを試みる。

 

研究内容

2018年度から引き続き、人工知能の一種である深層学習(ニューラルネットワークという人間の脳神経回路を模したモデルを構築し、コンピュータに機械学習させること)を、テキストマイニングに用いる。本年度も、深層学習における推定モデルの一つである、リカレント・ニューラル・ネットワーク(Recurrent Neural Network,以下RNN)を、基本の分析枠組みとする。

 

研究体制

研究統括

稲田義久  APIR研究統括兼数量経済分析センター長、甲南大学教授

リサーチャー

関 和広  甲南大学知能情報学部准教授

生田祐介  大阪産業大学経営学部講師

岡野光洋  大阪学院大学経済学部准教授

期待される成果と社会還元のイメージ

テキストデータから景況感を推定するモデルを構築する。政府による既存の景況感指数と比較することで、我々のモデルが有する特徴を明らかにする。その成果として「テキスト版景況感指数」を公表する。

「テキスト版景況感指数」を見ることで、消費者にとっての景況感を、より深く知ることができるようになる。まずは、企業の経営判断を行う際の議論に使えるようにする。そして、国や自治体に対しても、政策決定に活用して頂くことを検討する。

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    ・1月の訪問率(推計値)を関西2府8県別にみると、前月から訪問率が上昇したのは兵庫県、一方低下したのは三重県、滋賀県、京都府、大阪府、奈良県、和歌山県、鳥取県、徳島県であった。なお、福井県は横ばい。

    ・JNTO訪日外客数推計値によれば、1月総数は266万1,000人と前年同月比-1.1%減少し、4カ月連続のマイナス。訪日韓国人客の大幅減少が続いているが、韓国を除く19カ国では同+23.0%と底堅く推移している。

    ・国籍別に伸び率をみると、中国は16カ月連続、台湾は6カ月連続、香港は5カ月連続でいずれもプラス。一方、韓国は7カ月連続のマイナスだが、前月(同-63.6%)よりマイナス幅は縮小。しかし1月下旬に明らかになった新型肺炎の影響は統計にはまだ出ていないが、動向には注意が必要。
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    戦略策定には、それにふさわしい主要業績評価指標(KPI)が必要となる。インバウンド・ビジネス産業戦略を例にとると、都道府県別訪問率や訪日外客数といったデータが重要である。戦略担当自治体やDMO(Destination Management/Marketing Organization)にとっては、これら2指標とその積である都道府県別訪日外客数が重要な指標となる。具体的には当該自治体が特定の海外プロモーション政策を実施した場合、数カ月後、その成果を各府県への訪日外客数や彼らの消費の変化から読み取ることができれば、その指標は戦略のPDCAサイクルを回すうえでも客観的で有益なものとなる。ただこれらのデータはタイムリー(ここでは月次ベースで公表には1カ月程度のラグ程度)に利用可能となることが望ましいが、現実にはそうなっておらず解決すべき課題である。これらの望ましい条件を満たす指標作成の可能性検討が本稿作成のモチベーションである。

    具体的には、(1)四半期データである都道府県別訪問率を月次変換することで公表頻度の課題を解決し、(2)その月次指標を時系列モデル(ARIMA)で特定化を行い足元の予測(早期推計)を行うことで公表に伴うタイムラグの課題を解決した。結果、ほぼリアルタイムで都道府県別訪日外客数を推計することができた。このようなタイムリーなKPIの開発は戦略のダイナミックな展開に役立ち、今後の分析適応範囲を拡大するものとなろう。

    APIR_Trend_Watch_54

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