消費者物価指数ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを用いたPythonによる物価動向予測
サマリ
・直近5年の物価上昇傾向は1986年3月からの上昇に類似
・但し、2020年基準でウェイトの高い食料、住居、交通・通信、を比較すると異なる動き
・1986年3月からの上昇率を10年観察すると起点から14％上昇
・この傾向をそのまま当てはめると、さらに4％ポイント程度上昇する可能性も
はじめに
日本の物価は、日本銀行によるインフレターゲットとした継続的な金融緩和に加え、コロナ禍からの立ち上がりに伴う世界的なエネルギー・食料需要の増加、さらには露ウ紛争等も影響し上昇を続けています。
今回は、消費者物価統計を用い、直近の指数の動きと類似する過去の時期のボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを特定し観察します。
利用ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し
分析に用いたボンズカジノ スポーツベット 払い戻しは以下の通りです。
図表1 利用ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し [※分析対象項目は、総合指数及び１０大費目指数]
※本資料中のグラフ、表は、上記ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを基にしてFEGが作成
分析方針
分析に当たっては、下記の方針で進めます。
・予断を持たずにボンズカジノ スポーツベット 払い戻し分析の結果をそのまま信用します。
・景気の1サイクルを5年と想定し、直近5年[2019年6月～2024年5月、以下直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し]の動きと類似する過去の時期を特定します。
・類似の計測には、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しから5年の消費者物価指数[以下、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し]を抜き出し、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し及び直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しについて起点を100となるよう指数化した上で2つの指数ラインのユークリッド距離を計測し、最もこの距離が短い過去時点を類似時点として定義します。
・過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しの選択には、直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを含まない5年の期間を1ヶ月ずつずらしたボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを全て調査します。
分析プログラム
Python Ver 3.8.5を用い、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しの各起点毎にユークリッド距離を算出し、最も距離の短い起点を探索しました。
Pythonによるサンプルプログラムは以下の通りです。
import numpy as np
import pandas as pd
##ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し読込
dir="/消費者物価/"
file=dir+"消費者物価_大分類.csv"
df=pd.read_csv(file)
dd=df.dropna(how='any') #ロストレコードなし
yyyymm=dd.yyyymm
ddf=dd.drop(['yyyymm'],axis=1)
#ユークリッド距離関数定義
def dist_euc(a, b):
return np.sqrt(np.sum((a-b)**2))
nrow,ncol=ddf.shape
#窓をずらしながら相関計測
xx=pd.DataFrame()
win=60
for nm in ddf.columns:
moto=pd.DataFrame(ddf[nm].iloc[nrow-win:]).reset_index(drop='True')
#指数化
moto=moto/moto.iloc[0]*100
cd=pd.DataFrame()
for i in range(win+1,nrow-win+1):
comp=pd.DataFrame(ddf[nm].iloc[nrow-win-i:-i]).reset_index(drop='True')
comp.columns=['comp']
#指数化
comp=comp/comp.iloc[0]*100
#ユークリッド距離
dist=pd.Series(dist_euc(moto.iloc[:,0],comp.iloc[:,0]))
ii=pd.Series(yyyymm.iloc[nrow-win-i])
ccd=pd.concat([ii,dist],axis=1)
ccd.columns=['ym_start','u_dist']
cd=pd.concat([cd,ccd],axis=0)
x=cd[cd.u_dist==cd.u_dist.min()]
vv=pd.DataFrame([win,nm]).T
vv.columns=['win','hinmoku']
x=pd.concat([vv,x],axis=1)
xx=pd.concat([xx,x],axis=0)
print(xx)分析結果
総合指数[下表No.1]及び１０大費目[下表No.2～11]の最類似起点を調査した結果は下表の通りで、総合指数は1986年3月を起点とする5年間が直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しと最も類似している事がわかりました。
図表2 総合指数及び10大費目の最類似起点と最小ユークリッド距離
結果の観察
総合指数を対象に、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを10年間、直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しを5年間、起点を揃えてグラフ化してみました。
図表3 消費者物価（全国）総合指数の推移（起点＝100）
確かに、起点から5年間の動きはかなり似ている印象です。
仮に、2024年6月から5年間の動きが1986年3月以降の10年間と同様だと仮定すると、まだまだ物価は上昇することになります。尚、1986年3月から5年後の10大費目の動きは、下表の通り総合指数とはかなり異なっているものが多い状態です。
図表4 過去時点と直近時点の総合指数と10大費目別物価指数の騰落率
過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しにおいては、教育や住居の上昇率が目覚ましい一方、直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しは、家具・家事用品や食料、教養娯楽が目立っています。
1986年といえばバブル景気の開始時期に相当し、土地に絡む物価が上昇したイメージですが、物価統計からは住居よりも教育が上昇したという意外とも思える結果が見えてました。
一方直近ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しでは、食料の上昇は肌感覚で理解できる結果ですが、家具・家事用品が食料以上に上昇していたというのも意外感があります。
過去の総合指数が似通っているからといって物価上昇の背景は異なっており、過去ボンズカジノ スポーツベット 払い戻しと同じ動きをする保証はどこにもありませんが、物価上昇は粘着性があるとも言われており、まだまだ上昇するという可能性もあるのかなと思います。
当社について
私たち金融エンジニアリング・グループ（FEG）は、最先端の分析技術を用いた予測AIモデル構築、ボンズカジノ スポーツベット 払い戻し分析・コンサルティングサービスを提供しており、与信審査分野でのリスク推定モデルの金融機関様への導入において国内トップレベルの実績を誇ります。
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