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。

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、速報性に欠けており、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、速報性をもって析出することを試みる。

本研究では、高頻度（日次ベース）で公表される新聞紙上における経済記事に着目し、同記事のテキスト情報から景況感を析出するという手法(＝テキストマイニング)を用いて、より速報性の高い景況感指標を作成することを試みていく。

 

研究内容

2017年度の研究成果を受け、多様な語彙を持つ経済用語を数量的に解析するために、深層学習、特にリカレント・ニューラル・ネットワーク(RNN)という分析枠組みを用いる。深層学習とは、人間の脳内における多層段階にわたる思考過程を模倣した数理モデルの総称であり、アルゴリズムとデータを用いてコンピュータで実装される。

深層学習を二段階で実施する。第一段階では、コンピュータにテキストデータ（新聞記事）を大量に読み取らせ、そのデータに対する回答（景況感指数）を人間が教える。第二段階では、新しいデータを読み込ませて、正答を出力できるか確かめる。第二段階で正答が出力されなければ、第一段階に立ち戻る。そこで、アルゴリズムの修正やデータの追加を行い、再度第二段階へ進む。所望の結果が得られるまで、第一段階と第二段階のサイクルを繰り返す。

 

リサーチャー

関　和弘　　甲南大学知能情報学部准教授

岡野光洋　　大阪学院大学経済学部講師

生田祐介　　APIR研究員

木下祐輔　　APIR調査役・研究員

 

期待される成果と社会還元のイメージ

テキストデータを利用した、新しい景況感指標のプロトタイプを開発する。このプロトタイプを、APIRが毎月公表している「APIR Economic Insight Monthly」などへ掲載することも予定している。

新しい景況感指数を見ることによって、企業は家計(消費者)の景況感(経済マインド)を、より早くより正確に知ることができるようになる。こうした情報は、自社にとって最適な経営戦略の立案や、マーケティング戦略の実施に役立つはずである。また、政策当局においても、従来の数量的な経済変数だけではなく、テキストデータによる新たな指標に基づき、柔軟かつ精緻な情勢判断を行い、政策決定に生かすことが可能になるであろう。

 

＜研究会の活動＞

研究会

・2018年9月　　　第1回研究会開催(予定)

・2018年11月　　 第2回研究会開催(予定)

・2019年3月　　 第3回研究会開催(予定)

リサーチリーダー

数量経済分析センター長　稲田義久 甲南大学教授

 

研究目的

企業や政策主体(中央政府及び地方政府)にとって、正確で迅速な景気診断が、各主体の意思決定や政策判断にとって決定的に重要となる。本プロジェクトは、日本経済及び関西経済の高頻度の定点観測とともに、超短期予測モデル(CQM)や四半期マクロ計量モデルを用いてタイムリーで正確な短期経済見通しの提供に加え、刻一刻変化する経済に対する適切なコメントならびに政策評価を行うことを意図している。

 

研究内容

1. 月次レポートの作成

経済の月次見通しに加え、関西経済の月次レポート(Kansai Economic Insight Monthly)を所内研究員の協力を経て毎月中旬以降に作成している。また翌月の初旬には関経連向けに『関西経済レポート』を提出している。この作業を通して所内エコノミストの分析力の向上を図っている。

2. 日本経済予測・関西経済予測の四半期レポートの作成

超短期予測の足下の正確な予測成果を反映し、QE(四半期GDP一次速報値)発表の1週間後に日本経済の四半期予測とともに関西経済の年次予測の四半期改訂が発表される。予測結果や予測改訂は、『景気分析と予測』と『Kansai Economic Insight Quarterly』として発表され、プレスリリリースされる。

3. 府県別GRP早期推計と超短期予測

各府県の県民経済計算確報値が発表され次第、5月予測では関西2府4県経済の成長率予測がアップデートされる。11月には、当該年度の月次指標を基にして超短期予測を行なう。

4. 関西DSGEモデルの開発と関西GRP四半期QEデータベースの作成

DSGEモデルの特性を活かし、地域固有の構造的課題の抽出や各種政策シミュレーションを行う。その際、DSGEモデルの実用にあたって考えられる課題に十分配慮する。またこのとき、関西の四半期データが必要になると思われるが、足りないところは線形補間や推定によって補い、必要に応じて新しい関西データの指標を作成する。

また8月予測では関西2府4県経済の成長率予測がトッピクスとして発表される。これらの成果は関西各府県の早期推計として注目されている。また11月予測を受けて景気討論会を企画している。

 

リサーチャー

入江啓彰　近畿大学短期大学部准教授（早期推計、関西モデル、DSGEとデータベース）

小川　亮　大阪市立大学大学院経済学研究科・経済学部准教授（早期推計、関西モデル）

下田　充　日本アプライドリサーチ主任研究員（日本モデル、早期推計、関西モデル）

松林洋一　神戸大学大学院経済学研究科 教授（DSGEとデータベース）

岡野光洋　大阪学院大学講師（DSGEとデータベース）

井田大輔　桃山学院大学経済学部 准教授（DSGEとデータベース）

 

期待される成果と社会還元のイメージ

研究成果はHP上で高頻度に提供。プレスリリースを行うことでマスコミに周知。一部成果はマクロモデル研究会やその他学会でも報告予定である。

モデルを用いた関西経済の経済予測・構造分析の結果を客観的かつ定量的に示すことで、足元の経済情勢判断の材料として用いることが可能であるとともに、企業の経営戦略や自治体の政策形成を構築するうえでの重要な指針となり、関西経済の現状および構造的特徴を内外において説明する際の貴重な資料となりうる。

リサーチリーダー

副主任研究員　岡野光洋　大阪学院大学講師

 

研究目的

動学的確率一般均衡モデル(Dynamic Stochastic General Equilibrium：DSGE）を関西経済に適用することによって、関西経済の特徴を理論的基礎付けのあるマクロ一般均衡体系おいて定量的に考察する。本研究を通じて、関西経済の長期低迷の要因となる候補を、シミュレーション分析を用いて浮き彫りにする。また同時に、シミュレーションに必要な関西データの整備が不十分である点に着目し、その問題を克服すべく、関西四半期データベースの構築を行う。

 

研究内容

2014年度までに構築・改良した関西版DSGEモデルを基本とし、頑健性の検証、拡張、各種シミュレーションの実施を行う。モデルを2地域の体系に拡張する、財政政策の経済効果をモデルに取り入れることなどを検討し、各種財政政策のシミュレーションや生産性ショック等の関西経済への波及について分析する。

本研究の特色は、特定の地域経済を対象とすることである。特に日本国内において、地方財政を扱ったDSGEモデルには例がなく、地域に則した形でマクロ経済を記述し、政策効果を評価することが貢献となりうる。

 

リサーチャー

松林洋一　神戸大学大学院経済学研究科教授

北野重人　神戸大学経済経営研究所教授

井田大輔　桃山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

関西経済の構造的特徴（家計の嗜好、企業の技術構造など）を、パラメータ値の推定によって、定量的に捉えることができる。さらにマクロ経済理論をベースとする形で、各種の政策シミュレーションを行うことが可能である。理論的に透明度の高いモデルを用いることによって、政策効果の波及メカニズムを、理論に即して追跡することが可能であり、企業・経済団体の方々にも、情勢判断の一助として利用してもらうことが可能である。

足元の経済情勢判断の材料として用いることが可能であるとともに、関西経済の構造的特徴を、内外において説明する際の貴重な資料となりうる。またモデルを用いて関西経済の中長期的な経済予測を行うことによって、自社の経営戦略を構築するうえでの重要な指針となりうるはずである。

リサーチリーダー

研究統括　稲田義久

 

研究目的

定点観測として関西経済の月次変化を捉え、アジアの中の関西を意識した経済分析月次レポートの作成。また四半期毎にマクロ計量モデルを用いた日本経済の景気の現状分析と予測を行う。それと連動し関西経済の短期見通しを改訂発表する。本プロジェクトは、日米超短期経済予測(リサーチリーダー、熊坂侑三)の成果を短期予測に反映させており、より精度の高い予測と分析を目指している。また関西独自景気指標開発をさらに継続して実施する。

研究内容

月次分析レポート(『関西経済月次分析』)はAPIR研究員を中心に作成されており、レポートの準備作成は同時にエコノミストを育てるトレーニングの場ともなっている。四半期レポート(『景気分析と予測』、『関西エコノミックインサイト』)では、日本経済・関西経済の四半期要約とともに、タイムリーなトピックスを取り上げ、経済政策や各種イベントの経済的影響を分析する。これらの成果はHP上でリアルタイムに発表され、またコメンタリー、トレンドウォッチ、関西経済白書などに反映される。また平成25年度より開始した関西2府4県のGDPの早期推計を日経DMとの共同プロジェクトで全国展開する。

リサーチャー

下田　充　日本アプライドリサーチ研究所　主任研究員

入江啓彰　近畿大学短期大学部講師

小川　亮　大阪市立大学経済学部　専任講師

岡野光洋　APIR研究員

林　万平　APIR研究員

木下祐輔　APIR研究員

期待される成果と社会還元のイメージ

関西各府県の足下GDP速報値や、アベノミクスや東京オリンピック招致等影響分析のタイムリーな提供は、企業や自治体の関係者の経営・政策判断に資する。

リサーチリーダー

研究員　岡野光洋

 

研究目的

これまでに構築したモデルを用いてシミュレーションを試行し、関西経済への適用の可能性を探る。

研究内容

関西経済の構造的特徴（家計の嗜好、企業の技術構造など）を、パラメータ値の推定によって定量的に捉える。さらにマクロ経済理論をベースとする形で、各種の政策シミュレーションを行うことを可能とする。

リサーチャー

松林洋一 神戸大学大学院経済学研究科教授

北野重人 神戸大学経済経営研究所教授

井田大輔 桃山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

理論的に透明度の高いモデルを用いることによって、政策効果の波及メカニズムを、理論に即して追跡することが可能になり、企業・経済団体の方々にも、情勢判断の一助となる。本年度は特に、地方モデルの特性を活かして、地方政府と中央政府を区別する。これによって、国税と地方税を区別して分析することが可能になり、消費税、所得税、法人税といった各種税制の変更が地方経済に与える影響を理論的、定量的に把握できることをめざす。