2023年6月1日時点の予測結果 |
GDPナウキャストの推移
GDPナウキャストとは
- GDPナウキャストとは―浦沢 聡士 2021年12月10日
- GDPナウキャストの枠組みの変更:更なる予測精度の向上にむけて―浦沢 聡士 2022年9月1日
GDPナウキャストの枠組み
- 予測対象:実質GDP(1次速報値、季節調整系列(前期比))
- 予測対象期間:直近の公表値から2四半期先までを予測
- 予測モデル:ダイナミックファクターモデル(DFM)
- データセットの動きを代表する、景気推定値として解釈される共通因子(common factor)を抽出し、そのようにして集約された情報をもとに予測を実施
- 入力データ:四半期データであるGDPに加え、複数の月次データ等を利用
-資本財出荷指数、消費財出荷指数については「製造工業生産予測指数(補正値)」(経済産業省)を用いて、第3次産業活動指数については「JCB消費NOW」(株式会社ジェーシービー、株式会社ナウキャスト)を用いて、実績値が得られるまでの間、それぞれ補外予測を実施
(変数リスト)
- 予測頻度:隔週(月初、月中)ごとに、予測を実施する日に利用可能な最新のデータセットを用いて実施
- 月初:前月末に公表されたデータを反映(資本財出荷指数、消費財出荷指数、実質輸出、新規求人数)
- 月中:当月中旬までに公表されたデータを反映(第3次産業活動指数、消費活動指数、所定外労働時間、景気ウォッチャー調査)
- 「JCB消費NOW」については、月初に前月の前半部分のデータが、月中に前月の一月分のデータが公表される。GDPナウキャストの中では、月初に公表される半月分のデータも、その月の一月分のデータと見做して用いる
関連文献
- 浦沢聡士, 2022. クレジットカード利用情報を用いたサービス消費のリアルタイム予測. 神奈川大学『Kanagawa University Economic Society Discussion Paper』2021-02
- 浦沢聡士, 2021. GDPナウキャスティング:成果と課題. 神奈川大学『Kanagawa University Economic Society Discussion Paper』2021-01
- Urasawa, S., 2014. Real-time GDP forecasting for Japan: A dynamic factor model approach. Journal of The Japanese and International Economies 34, 116-134.
引用について
本ウェブページで示された内容を引用する際には、「東京財団政策研究所ウェブサイトのGDPナウキャスティング」を、また2021Q3までの過去のリンク先の内容については「GDPナウキャスティングに関するページ」を使用した旨、ご記載ください。
※本ウェブサイトで示された内容や見解は、「エビデンスに基づく政策立案(EBPM)に資する経済データの活用」研究プログラムグループの活動によるものであり、東京財団政策研究所や所属する機関のものではありません。
※GDPナウキャストの枠組みについては、事前のアナウンス等を行わずに変更する場合があります。