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2015年 4-6月期以降に用いるX-12-ARIMAスペックについて
高岡 慎∗
2015年 6月 25日
∗琉球大学法文学部
目 次
1 はじめに 3
2 2015年 4-6月期以降に使用するモデルの選択 3
2.1 ARIMAモデルの次数の検討 1（消費税増税を考慮しない場合） . . . . . 4
2.2 ARIMAモデルの次数の検討 2（消費税増税を考慮した場合） . . . . . . 7
3 結論 9
A 新しいモデル選択方式について 12
A.1 季節調整値の安定性の指標とモデル替え . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
A.2 安定性を考慮したモデル選択 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
B 図表 14
B.1 消費税増税に対応するAO変数を含まないモデル選択結果 . . . . . . . . 14
B.2 消費税増税に対応するAO変数を含んだモデル選択結果 . . . . . . . . . . 20
B.3 2015年 4-6月期以降で使用すべきスペック . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
B.4 2015年 4-6月期以降で使用すべきスペックによる推定 . . . . . . . . . . . 34
2
1 はじめに
法人企業統計調査四半期別調査では、季節調整プログラムX-12-ARIMAによって季節
調整を施した調整済系列に基づく前期比増加率を原数値と合わせて公表している。X-12-
ARIMAの運用においては、原系列の統計的性質を上手く表現する時系列モデルを適切
に選択する必要があり、法人企業統計調査では年に一回程度の頻度でモデルの再検討を
実施している。
本報告書は、法人企業統計四半期別調査 2015年 1-3月期までの系列を利用し、2015年
4-6月期以降の季節調整において採用すべきX-12-ARIMAスペックを検討した結果を報
告するものである。
本報告書における検討では以下の点を前提としている。
• ARIMAモデルの次数については、階差および季節階差をそれぞれ１に固定し、AR、
MA、季節AR、季節MAの各次数を２以下とした、合計 81通りの組み合わせの中
から選択する。
• リーマン・ショックを処理するためにダミーなど、過去に導入された回帰変数は継続して採用する。
• 2013年 6月の検討で導入された、東日本大震災に対応するダミー変数は、そのま
ま継続して使用する。
• モデルの順位付けでは、現行のモデルが与える結果からの平均乖離幅が一定の範囲に収まるモデルの中で、AICによる比較を行う。
• 平均乖離幅（以下 SRと表記）の上限（以下 aと表記）は各系列の性質に応じて異
なる値を採用する。
• 各系列の aは、過去の研究会での結論に基づき、売上製造業：a = 1.0、売上非製
造業：a = 1.0、経常利益製造業：a = 2.0、経常利益非製造業：a = 1.0、設備投資
製造業：a = 1.0、設備投資非製造業：a = 1.0とする。
2 2015年4-6月期以降に使用するモデルの選択
2015年 1-3月までのデータを利用しモデルの再選択作業を行った。以下の検討ではリー
マン・ショックおよび東日本大震災によるギャップへの対応のためのRamp変数、AO変
3
数など、既に採用されている設定については変更を行わないこととした。ただし、今回
のモデル選択作業では、2014年 4月の消費税増税の影響をダミー変数により処理すべき
かどうかを検討するために、対応する AO変数を導入しない場合と導入した場合の 2通
りについて計算結果をまとめた。
なお、現行モデルのAICをAICc、候補モデル kのAICをAIC(k)として、モデル k
による現行モデルからの改善幅を
D(k) = AIC(k) − AICc
と定義しておく。AICの観点からは、D(k)が小さいほど良いモデルとなる。また、SR(k)
は現行モデルとモデル候補 kのそれぞれから算出した過去 5期間の成長率の平均的な乖
離幅を表している。モデル選択は、SR(k)が一定の上限 a以下となるモデルのうち、D(k)
を最小にするモデルを最適モデルとする方式により行う。詳細は付録を参照されたい。本
報告書の検討では、法人企業統計研究会での議論の結果を踏まえ、SR(k)の上限値 aを
1.0（経常利益製造業のみ 2.0）としている。
2.1 ARIMAモデルの次数の検討 1（消費税増税を考慮しない場合）
2014年 1-3月期までの公表で採用されたスペックのうち、RegARIMAモデルの次数の
みを変更した 81通りのモデルについて検討した。網羅的に計算した結果を付録の表 B-1
から表 B-6に示した。これらの表の結果から示されるD(k)と SR(k)の関係を図 2-1に示
した。また、選択されたモデルと現行モデルとによる直近付近の前期比増加率を表 2-1
に示した。
図 2-1では縦軸にD、横軸に SRを取っており、各系列の SRの上限値 aを縦線で示
している。従って aのラインよりも左側にあり、かつ最も下に位置するモデルが選択す
べき最適モデルとなる。
4
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
売上高(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
売上高(非製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
経常利益(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
経常利益(非製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
設備投資(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
設備投資(非製造業)
図 2-1: AICの改善幅Dと SR（改定度）の関係（ARIMA次数のみ）
5
表 2-1: 各モデルの前期比増加率
モデル 14/1-3 14/4-6 14/7-9 14/10-12 15/1-3
売上高 (製造業) 現行モデル 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
最適 (a = ∞) 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
最適 (a = 1.0) 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
売上高 (非製造業) 現行モデル 1.86 -1.15 2.17 0.42 -0.34
最適 (a = ∞) 1.82 -0.86 1.68 0.74 -0.54
最適 (a = 1.0) 1.82 -0.86 1.68 0.74 -0.54
経常利益 (製造業) 現行モデル -8.06 -0.48 13.18 11.92 -20.32
最適 (a = ∞) -6.27 -1.65 15.50 8.46 -18.00
最適 (a = 2.0) -7.71 -0.97 15.38 9.91 -19.98
経常利益 (非製造業) 現行モデル 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
最適 (a = ∞) 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
最適 (a = 1.0) 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
設備投資 (製造業) 現行モデル 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
最適 (a = ∞) 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
最適 (a = 1.0) 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
設備投資 (非製造業) 現行モデル 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
最適 (a = ∞) 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
最適 (a = 1.0) 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
表 B-1から表 B-6によると、6系列のうち、4系列で現行モデルが再度選択されてい
る。また、表 2-1の結果からは、現行モデルと異なるモデルが選択された売上高（非製
造業）および経常利益（製造業）についても、直近付近の前期比増加率の改訂は比較的
小幅に収まっている。以上より、追加された新規データの変動は、昨年度の検討作業に
おいて選択されたモデルの特徴から大きく乖離しておらず、全体的に安定した推移を見
せていると言える。以上の結果から選択された最適モデルを表 2-2に示した1。
1表 B-1から表 B-6の各表において、SR値が各系列ことに定められた a値以下となるモデルの中で、最
も順位が高いモデルが最適モデルとなる。( 売上製造業：a = 1.0、売上非製造業：a = 1.0、経常利益製造
業：a = 2.0、経常利益非製造業：a = 1.0、設備投資製造業：a = 1.0、設備投資非製造業：a = 1.0 )
表 2-2: 選択されたモデル（消費税AO無し）
系列 ARIMA次数
売上高（製造業） (212)(111)
売上高（非製造業） (012)(112)
経常利益（製造業） (111)(112)
経常利益（非製造業） (011)(111)
設備投資（製造業） (212)(012)
設備投資（非製造業） (110)(112)
2.2 ARIMAモデルの次数の検討 2（消費税増税を考慮した場合）
2014年 4月に消費税が 5％から 8％に増税され、多くのマクロ時系列では税率変更の
前後でギャップが観察されている。法人企業統計では、各系列の時系列プロットを見る限
り、全体にそれほど大きな外れ値は確認できない。また、いくつかの系列では、通常の
季節変動パターンにおいて 4-6月期が谷になっているため、税率変更直後の 4-6月期にあ
る程度の落ち込みがあるように見える系列についても、その効果は判別し難くなってい
る。しかしながら、法人企業統計調査の季節調整では、一部の系列で過去の消費税導入
および増税に対応するダミー変数を適用しているため、ここでは 2014年 1-3月期と 2014
年 4-6月期の 2時点に対してAO（加法的外れ値）変数を導入し、網羅的なモデル選択を
行った。
2014年 1-3月期と 2014年 4-6月期の 2時点にAO変数
ao2014.01 ao2014.02
を加え、81 × 4 = 324通りのモデルを推定した結果を付録の表 B-7から表 B-12に示し
た。これらの表の結果から示されるD(k)と SR(k)の関係を図 2-2に示した。
表 B-7から表 B-12については、各表の順位 1位のモデルが最適となる。最適モデル
の一覧を表 2-4に示した。また、最適モデルと現行モデルとによる直近付近の前期比増
加率を表 2-3に示した。
AO変数を含めてモデル選択をした結果、AO変数が含まれるモデルが選択されたのは
売上高（製造業）および設備投資（製造業）の 2系列のみであった。これらの 2系列で
7
は、いずれも ao2014.01のみが選択されたが、AO変数の係数のｔ統計量は、売上高（製
造業）が 2.0403、設備投資（製造業）が 1.7683 となった。
表 2-3によると、売上高（製造業）および設備投資（製造業）の直近付近の前期比増
加率は、AO変数の追加によって比較的大きなパターンの変化が生じることが分かった。
ただし、平均的な改訂幅である SR値はいずれもそれぞれの系列の境界値である 1.0以内
に収まっている。
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
売上高(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
売上高(非製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
経常利益(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
経常利益(非製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
設備投資(製造業)
0 1 2 3-40
-20
0
20
40
SR
D
設備投資(非製造業)
図 2-2: AICの改善幅Dと SR（改定度）の関係（AO変数あり）
8
3 結論
2015年 1-3月期までのデータを利用し、改訂度に一定の制約を入れたモデル選択法に
よるモデルの再選択作業を行った。通常の手順である 81通りの候補モデルからの再選択
と、2014年 1-3月期と 2014年 4-6月期のそれぞれに消費税率引き上げにともなうショッ
クに対応する AO（加法的外れ値）ダミー変数を加えた 81 × 4 = 324通りの候補モデル
からの再選択の 2種類の検討を行った。
その結果、複数の系列で昨年の検討結果と同一のモデルが選択されるなど、安定した
推移が見られる一方、売上高（製造業）および設備投資（製造業）の 2系列で、2014年
1-3月期にAOダミーを追加したモデルが最適モデルとして選択された。通常のモデル選
択基準を適用した選択結果は、表 2-4に示されている。
本報告書では、SRが上限値 a以下であり、かつ Dが最小という、従来から採用して
きたモデル選択基準の中で最適とされた表 2-4のモデルを、2015年 4-6月期以降の公表
に使用するモデルとして採用することを提案する。表 B-13から表 B-18に採用すべきス
ペックを、図 B-1から図 B-6にそれらのスペックによる調整結果をそれぞれ示した。
表 2-3: 増加率比較
モデル 14/1-3 14/4-6 14/7-9 14/10-12 15/1-3
売上高 (製造業) 現行モデル 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
最適 (a = ∞) 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
最適 (a = 1.0) 1.22 -3.43 1.62 0.22 -2.15
最適 (a = 1.0,AOあり) 2.89 -4.55 1.13 0.33 -0.65
売上高 (非製造業) 現行モデル 1.86 -1.15 2.17 0.42 -0.34
最適 (a = ∞) 1.82 -0.86 1.68 0.74 -0.54
最適 (a = 1.0) 1.82 -0.86 1.68 0.74 -0.54
最適 (a = 1.0,AOあり) 1.82 -0.86 1.68 0.74 -0.54
経常利益 (製造業) 現行モデル -8.06 -0.48 13.18 11.92 -20.32
最適 (a = ∞) -6.27 -1.65 15.50 8.46 -18.00
最適 (a = 2.0) -7.71 -0.97 15.38 9.91 -19.98
最適 (a = 2.0,AOあり) -7.71 -0.97 15.38 9.91 -19.98
経常利益 (非製造業) 現行モデル 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
最適 (a = ∞) 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
最適 (a = 1.0) 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
最適 (a = 1.0,AOあり) 10.48 -4.17 -4.32 6.94 2.66
設備投資 (製造業) 現行モデル 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
最適 (a = ∞) 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
最適 (a = 1.0) 6.57 -6.83 9.71 1.73 2.30
最適 (a = 1.0,AOあり) 7.72 -7.42 9.83 1.11 3.62
設備投資 (非製造業) 現行モデル 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
最適 (a = ∞) 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
最適 (a = 1.0) 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
最適 (a = 1.0,AOあり) 0.66 0.51 -0.36 0.50 7.64
10
表 2-4: 選択されたモデル（消費税AOあり）
系列 ARIMA次数 回帰変数
売上高（製造業） (212)(112) ao2014.01
売上高（非製造業） (012)(112)
経常利益（製造業） (111)(112)
経常利益（非製造業） (011)(111)
設備投資（製造業） (212)(012) ao2014.01
設備投資（非製造業） (110)(112)
11
A 新しいモデル選択方式について
A.1 季節調整値の安定性の指標とモデル替え
まず t期までのデータが得られた場合の s期 (s ≤ t)における季節調整値をAs|tと表記
し、この季節調整系列に基づく前期比成長率を
Rs|t =As|t − As−1|t
As−1|t× 100 (s ≤ t) (1)
と表すとする。一般に、Rs|t, Rs|t+1, Rs|t+2, · · · の変化の程度が小さいほど公表済み季節調整値の改訂幅が小さく、季節調整の安定性が高いと考えられる。
モデル替えが行われる場合には、直近の公表に使用したモデル（以下「現行モデル」と
表記）と新たに選択されるモデルとの間で、さらに大きな乖離が発生する可能性がある。
現行モデルによる季節調整値および前期比成長率をそれぞれ Acs|tおよびRc
s|tとする。
さらに、K個のモデル候補があるときに、その中の一つを用いた季節調整値および前期
比成長率をそれぞれA(k)s|t およびR
(k)s|t (k = 1, · · · ,K)とする。
いま tを直近として、{Rct|t, R
ct−1|t, R
ct−2|t, · · · }が直近の前期比成長率として公表され
た後に、K 個の候補の中から t + 1期以降の公表に用いるモデルの選択を行う状況を考
える。ただし、選択の時点では t + 1期における原数値はまだ利用可能ではないとする。
以上の設定の下で、モデル替えによる現行モデルからの改訂の程度を評価するために、
指標 SR(k)m (Standard Revision)を
SR(k)m =
1m
m−1∑
j=0
∣∣∣Rct−j|t − R
(k)t−j|t
∣∣∣ (1 ≤ k ≤ K) (2)
と定義する2。SR(k)m は、モデル替えによって過去m期間の前期比増加率が 1期あたり平
均何パーセントポイント改訂されるかを表している。SR(k)m を最小にするモデルは明ら
かに現行モデルであり、SR(k)m が小さいモデルほど過去の公表値からの改定幅が小さい
ことを表す。
2これは 2つのデータ系列の間のある種の数学的距離を定義したものであるが、一般には様々な定義の仕
方がある。例えば
SR(k)m =
(1
m
m−1Xj=0
˛̨̨Rc
t−j|t − R(k)t−j|t
˛̨̨w) 1w
(1 ≤ w)
のような形式も考えられるが、ここでは直感的に理解しやすい w = 1のケースを採用した。
12
A.2 安定性を考慮したモデル選択
前節で定義した指標を利用し、与えられた境界値 a (0 ≤ a)に対して
k̂ = arg mink
AIC(k) subject to SR(k)m ≤ a
として、モデル k̂を最適モデルとする。ここでAIC(k)はモデル kのAICを表すものと
する。これを手順の形で書き下すと、
(1) K 個の候補モデルの全てについて、AICと SRを計算する。
(2) 与えられた境界値 a (0 ≤ a)より SRが小さいモデルのみを候補として限定する。
(3) 限定された候補の中から AICを最小化するモデルを選択する。
となる。
この方法では、a = 0の場合には必ず現行モデルが選択され、a = ∞の場合には現在のモデル選択法と同一の結果が得られる。従って、SRを利用してモデル候補を限定する
方式は、従来のモデル選択法を特殊ケースとして包含する、より一般的な方法になって
いる3。
3t期において、現行モデルによる成長率 {Rct|t, R
ct−1|t, R
ct−2|t, · · · }が公表値として発表された後、t + 1
期における原数値が内部的に利用できるようになった時点で、t +1期以降で採用するモデルを選択するケー
スも考えられる。この場合は改定幅の指標として
fSR(k)
m =1
m
m−1Xj=0
˛̨̨Rc
t−j|t − R(k)t−j|t+1
˛̨̨を用いることができる。このような”連鎖方式”を利用すれば過去の公表値の改定幅をより確実にコントロー
ルすることができる。ただし、現行の選択方式を含んだ方式にはならない。
13
B 図表
B.1 消費税増税に対応するAO変数を含まないモデル選択結果
• 表 B-1から表 B-6：順位表
表 B-1: 順位表：売上高 (製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (2 1 2)(1 1 1) 0.000 0.000 28 (0 1 2)(2 1 1) 6.818 0.445 55 (1 1 1)(0 1 1) 17.676 0.526
2 (2 1 2)(1 1 2) 0.888 0.209 29 (0 1 2)(1 1 2) 6.830 0.511 56 (0 1 1)(2 1 0) 17.737 0.297
3 (2 1 2)(0 1 2) 1.559 0.057 30 (2 1 0)(2 1 1) 7.130 0.446 57 (1 1 0)(2 1 0) 17.744 0.295
4 (2 1 2)(2 1 1) 2.501 0.084 31 (2 1 0)(1 1 2) 7.135 0.495 58 (2 1 1)(0 1 1) 19.554 0.535
5 (2 1 2)(2 1 2) 2.806 0.262 32 (1 1 1)(2 1 1) 7.151 0.451 59 (2 1 0)(2 1 0) 19.682 0.299
6 (1 1 0)(1 1 1) 3.570 0.490 33 (1 1 1)(1 1 2) 7.154 0.493 60 (0 1 2)(2 1 0) 19.688 0.299
7 (0 1 1)(1 1 1) 3.779 0.490 34 (1 1 0)(2 1 2) 7.174 0.453 61 (1 1 2)(0 1 1) 19.694 0.521
8 (0 1 0)(1 1 1) 3.922 0.426 35 (2 1 1)(1 1 1) 7.369 0.492 62 (1 1 1)(2 1 0) 19.725 0.297
9 (2 1 2)(0 1 1) 4.468 0.110 36 (0 1 1)(2 1 2) 7.405 0.434 63 (2 1 1)(1 1 0) 19.804 0.135
10 (1 1 0)(0 1 2) 4.613 0.549 37 (0 1 0)(2 1 2) 7.702 0.387 64 (1 1 2)(2 1 0) 20.727 0.296
11 (0 1 1)(0 1 2) 4.880 0.543 38 (1 1 2)(0 1 2) 8.069 0.542 65 (0 1 0)(1 1 0) 20.965 0.168
12 (1 1 0)(1 1 2) 5.174 0.493 39 (1 1 2)(2 1 1) 8.484 0.459 66 (2 1 1)(2 1 0) 21.718 0.297
13 (1 1 0)(2 1 1) 5.175 0.450 40 (1 1 2)(1 1 2) 8.493 0.493 67 (2 1 2)(1 1 0) 21.801 0.295
14 (0 1 2)(1 1 1) 5.231 0.510 41 (2 1 1)(0 1 2) 8.518 0.550 68 (1 1 0)(1 1 0) 22.178 0.114
15 (0 1 1)(1 1 2) 5.405 0.496 42 (2 1 1)(2 1 2) 8.836 0.435 69 (0 1 1)(1 1 0) 22.213 0.119
16 (0 1 1)(2 1 1) 5.412 0.429 43 (2 1 1)(2 1 1) 8.997 0.446 70 (0 1 2)(1 1 0) 24.026 0.096
17 (2 1 0)(1 1 1) 5.533 0.493 44 (2 1 1)(1 1 2) 9.005 0.493 71 (2 1 0)(1 1 0) 24.176 0.113
18 (1 1 1)(1 1 1) 5.552 0.491 45 (2 1 0)(2 1 2) 9.137 0.449 72 (1 1 1)(1 1 0) 24.177 0.114
19 (0 1 0)(1 1 2) 5.700 0.420 46 (1 1 1)(2 1 2) 9.154 0.453 73 (1 1 2)(1 1 0) 25.525 0.367
20 (0 1 0)(2 1 1) 5.701 0.387 47 (1 1 2)(2 1 2) 10.497 0.458 74 (0 1 0)(0 1 0) 25.757 0.200
21 (2 1 2)(2 1 0) 6.056 0.345 48 (2 1 2)(0 1 0) 11.942 0.228 75 (1 1 0)(0 1 0) 27.099 0.332
22 (0 1 0)(0 1 2) 6.158 0.495 49 (0 1 0)(0 1 1) 15.054 0.465 76 (0 1 1)(0 1 0) 27.148 0.337
23 (0 1 2)(0 1 2) 6.372 0.552 50 (1 1 0)(0 1 1) 15.695 0.525 77 (0 1 2)(0 1 0) 28.666 0.298
24 (0 1 2)(2 1 2) 6.598 0.378 51 (0 1 1)(0 1 1) 15.695 0.522 78 (2 1 0)(0 1 0) 29.055 0.191
25 (2 1 0)(0 1 2) 6.604 0.548 52 (0 1 0)(2 1 0) 16.991 0.289 79 (1 1 1)(0 1 0) 29.090 0.331
26 (1 1 1)(0 1 2) 6.607 0.549 53 (0 1 2)(0 1 1) 17.630 0.531 80 (1 1 2)(0 1 0) 30.393 0.301
27 (1 1 2)(1 1 1) 6.775 0.496 54 (2 1 0)(0 1 1) 17.637 0.525 81 (2 1 1)(0 1 0) 30.938 0.328
14
表 B-2: 順位表：売上高 (非製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (0 1 2)(1 1 2) -3.986 0.268 28 (2 1 2)(0 1 0) 1.843 0.305 55 (1 1 1)(2 1 0) 4.837 0.348
2 (1 1 2)(1 1 2) -2.079 0.267 29 (2 1 1)(0 1 2) 1.905 0.211 56 (1 1 2)(1 1 0) 5.488 0.212
3 (0 1 2)(0 1 1) -1.808 0.196 30 (2 1 2)(0 1 2) 1.948 0.252 57 (0 1 1)(2 1 1) 5.828 0.267
4 (2 1 1)(1 1 2) -1.160 0.260 31 (2 1 1)(1 1 1) 2.026 0.203 58 (0 1 1)(1 1 2) 5.893 0.275
5 (0 1 2)(0 1 2) -0.953 0.213 32 (2 1 2)(1 1 1) 2.091 0.246 59 (0 1 1)(2 1 0) 6.017 0.351
6 (0 1 2)(1 1 1) -0.774 0.203 33 (2 1 0)(2 1 2) 2.230 0.071 60 (0 1 1)(2 1 2) 6.207 0.143
7 (2 1 0)(0 1 1) -0.247 0.207 34 (2 1 0)(2 1 1) 2.477 0.229 61 (2 1 0)(1 1 0) 6.519 0.222
8 (1 1 2)(0 1 1) -0.110 0.201 35 (2 1 0)(1 1 2) 2.565 0.239 62 (0 1 0)(0 1 1) 6.563 0.275
9 (2 1 2)(1 1 0) -0.008 0.279 36 (2 1 2)(2 1 0) 2.712 0.307 63 (1 1 0)(1 1 0) 6.711 0.250
10 (0 1 2)(2 1 2) 0.000 0.000 37 (1 1 2)(2 1 1) 2.897 0.214 64 (2 1 1)(1 1 0) 7.540 0.214
11 (1 1 2)(2 1 2) 0.024 0.272 38 (1 1 2)(2 1 0) 3.033 0.308 65 (1 1 1)(1 1 0) 7.812 0.238
12 (1 1 1)(0 1 1) 0.332 0.286 39 (1 1 0)(2 1 1) 3.050 0.247 66 (0 1 1)(1 1 0) 8.021 0.263
13 (2 1 0)(0 1 2) 0.610 0.229 40 (1 1 0)(1 1 2) 3.145 0.263 67 (0 1 0)(0 1 2) 8.134 0.285
14 (2 1 1)(0 1 1) 0.617 0.190 41 (1 1 1)(2 1 1) 3.207 0.274 68 (0 1 0)(1 1 1) 8.159 0.280
15 (2 1 0)(1 1 1) 0.780 0.220 42 (1 1 1)(1 1 2) 3.315 0.279 69 (0 1 0)(2 1 0) 9.097 0.344
16 (2 1 1)(2 1 2) 0.827 0.250 43 (0 1 1)(0 1 1) 3.335 0.249 70 (0 1 0)(1 1 0) 9.752 0.277
17 (2 1 2)(0 1 1) 0.832 0.255 44 (1 1 1)(2 1 2) 3.442 0.127 71 (0 1 0)(2 1 1) 10.124 0.286
18 (0 1 2)(2 1 1) 0.933 0.212 45 (1 1 0)(2 1 2) 3.496 0.113 72 (0 1 0)(1 1 2) 10.135 0.285
19 (2 1 2)(2 1 2) 0.971 0.289 46 (2 1 0)(2 1 0) 3.641 0.331 73 (0 1 0)(2 1 2) 10.158 0.175
20 (1 1 2)(0 1 2) 1.005 0.214 47 (2 1 1)(2 1 1) 3.758 0.213 74 (0 1 2)(0 1 0) 10.947 0.252
21 (1 1 0)(0 1 1) 1.024 0.228 48 (0 1 2)(1 1 0) 3.759 0.205 75 (1 1 2)(0 1 0) 12.946 0.252
22 (1 1 2)(1 1 1) 1.156 0.205 49 (2 1 2)(2 1 1) 3.899 0.250 76 (1 1 0)(0 1 0) 14.013 0.321
23 (1 1 0)(0 1 2) 1.189 0.253 50 (0 1 1)(0 1 2) 3.903 0.271 77 (0 1 1)(0 1 0) 14.949 0.334
24 (0 1 2)(2 1 0) 1.220 0.305 51 (2 1 2)(1 1 2) 3.942 0.255 78 (2 1 0)(0 1 0) 15.284 0.314
25 (1 1 1)(0 1 2) 1.354 0.270 52 (1 1 0)(2 1 0) 4.021 0.348 79 (1 1 1)(0 1 0) 15.756 0.318
26 (1 1 0)(1 1 1) 1.491 0.240 53 (0 1 1)(1 1 1) 4.103 0.259 80 (0 1 0)(0 1 0) 16.863 0.367
27 (1 1 1)(1 1 1) 1.501 0.278 54 (2 1 1)(2 1 0) 4.512 0.313 81 (2 1 1)(0 1 0) 16.914 0.312
15
表 B-3: 順位表：経常利益 (製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (1 1 1)(0 1 2) -9.544 2.212 28 (0 1 0)(1 1 2) -2.242 0.962 55 (0 1 0)(2 1 0) 2.933 1.514
2 (2 1 2)(0 1 2) -8.953 2.130 29 (0 1 0)(2 1 1) -2.109 0.955 56 (0 1 2)(2 1 2) 3.049 0.469
3 (1 1 1)(1 1 2) -8.583 1.076 30 (1 1 0)(1 1 1) -1.604 0.836 57 (2 1 2)(1 1 0) 4.346 4.164
4 (1 1 1)(1 1 1) -8.553 2.528 31 (0 1 1)(1 1 1) -1.557 0.890 58 (1 1 0)(2 1 0) 4.911 1.529
5 (1 1 1)(2 1 1) -8.399 1.592 32 (2 1 2)(2 1 0) -1.110 1.725 59 (0 1 1)(2 1 0) 4.912 1.529
6 (1 1 1)(0 1 1) -8.024 1.862 33 (0 1 0)(0 1 1) -1.037 0.613 60 (1 1 1)(2 1 0) 6.201 2.308
7 (1 1 2)(0 1 2) -7.663 2.262 34 (0 1 0)(2 1 2) -0.868 0.838 61 (0 1 2)(2 1 0) 6.794 1.513
8 (2 1 1)(0 1 2) -7.642 2.297 35 (2 1 0)(0 1 2) -0.856 0.631 62 (2 1 0)(2 1 0) 6.796 1.523
9 (2 1 2)(1 1 2) -7.305 1.531 36 (0 1 2)(0 1 2) -0.730 0.710 63 (2 1 1)(1 1 0) 7.225 3.954
10 (2 1 1)(1 1 2) -6.696 1.214 37 (1 1 0)(1 1 2) -0.728 0.683 64 (1 1 2)(1 1 0) 7.700 3.993
11 (1 1 2)(1 1 1) -6.675 2.597 38 (0 1 1)(1 1 2) -0.675 0.741 65 (1 1 2)(2 1 0) 7.846 2.410
12 (2 1 1)(1 1 1) -6.650 2.578 39 (1 1 0)(2 1 1) -0.600 0.671 66 (2 1 1)(2 1 0) 7.899 2.393
13 (1 1 2)(2 1 1) -6.619 1.630 40 (0 1 1)(2 1 1) -0.543 0.731 67 (0 1 0)(1 1 0) 11.056 4.282
14 (2 1 1)(2 1 1) -6.566 1.602 41 (2 1 2)(2 1 1) 0.000 0.000 68 (1 1 2)(0 1 0) 11.578 4.545
15 (1 1 2)(0 1 1) -6.304 2.124 42 (1 1 0)(0 1 1) 0.092 0.623 69 (0 1 1)(1 1 0) 13.021 4.226
16 (2 1 1)(0 1 1) -6.209 2.060 43 (2 1 0)(1 1 1) 0.103 0.657 70 (1 1 0)(1 1 0) 13.022 4.228
17 (2 1 2)(0 1 1) -5.975 1.813 44 (0 1 1)(0 1 1) 0.217 0.456 71 (2 1 2)(0 1 0) 13.072 4.211
18 (2 1 2)(1 1 1) -4.555 2.517 45 (0 1 2)(1 1 1) 0.232 0.680 72 (0 1 2)(1 1 0) 14.990 4.176
19 (1 1 2)(2 1 2) -4.532 1.669 46 (1 1 0)(2 1 2) 0.511 0.628 73 (2 1 0)(1 1 0) 14.994 4.185
20 (2 1 1)(2 1 2) -4.502 1.618 47 (0 1 1)(2 1 2) 0.573 0.679 74 (1 1 1)(1 1 0) 14.995 4.175
21 (0 1 0)(0 1 2) -4.096 1.100 48 (2 1 0)(1 1 2) 0.908 0.368 75 (0 1 0)(0 1 0) 18.167 4.486
22 (1 1 1)(2 1 2) -3.178 0.929 49 (2 1 0)(2 1 1) 0.977 0.300 76 (1 1 1)(0 1 0) 19.467 4.148
23 (0 1 0)(1 1 1) -3.128 1.133 50 (0 1 2)(1 1 2) 1.068 0.513 77 (0 1 1)(0 1 0) 19.931 4.444
24 (2 1 2)(2 1 2) -2.724 1.617 51 (0 1 2)(2 1 1) 1.144 0.436 78 (1 1 0)(0 1 0) 19.944 4.446
25 (1 1 0)(0 1 2) -2.536 0.875 52 (2 1 0)(0 1 1) 1.509 1.006 79 (2 1 1)(0 1 0) 21.425 4.128
26 (1 1 2)(1 1 2) -2.527 1.101 53 (0 1 2)(0 1 1) 1.818 0.815 80 (0 1 2)(0 1 0) 21.762 4.465
27 (0 1 1)(0 1 2) -2.491 0.917 54 (2 1 0)(2 1 2) 2.211 0.318 81 (2 1 0)(0 1 0) 21.860 4.439
16
表 B-4: 順位表：経常利益 (非製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (0 1 1)(1 1 1) 0.000 0.000 28 (1 1 2)(0 1 1) 5.310 0.152 55 (2 1 0)(2 1 0) 11.241 0.285
2 (0 1 1)(2 1 2) 0.085 0.420 29 (2 1 1)(0 1 1) 5.379 0.159 56 (1 1 2)(2 1 0) 11.693 0.421
3 (0 1 1)(0 1 2) 0.446 0.104 30 (1 1 0)(1 1 1) 5.419 0.239 57 (1 1 0)(2 1 0) 11.835 0.444
4 (2 1 2)(0 1 2) 0.661 0.974 31 (2 1 0)(0 1 1) 5.727 0.062 58 (1 1 1)(1 1 0) 12.561 0.513
5 (0 1 1)(0 1 1) 1.389 0.152 32 (2 1 1)(2 1 1) 5.884 0.030 59 (0 1 2)(1 1 0) 12.561 0.514
6 (1 1 1)(1 1 1) 1.957 0.012 33 (1 1 2)(1 1 2) 5.912 0.011 60 (2 1 1)(1 1 0) 12.922 0.613
7 (0 1 2)(1 1 1) 1.960 0.013 34 (1 1 2)(2 1 1) 5.943 0.040 61 (1 1 0)(1 1 0) 13.679 0.585
8 (0 1 1)(2 1 1) 1.984 0.022 35 (2 1 2)(1 1 1) 5.944 0.038 62 (2 1 0)(1 1 0) 14.040 0.415
9 (0 1 1)(1 1 2) 1.986 0.018 36 (1 1 0)(0 1 1) 6.029 0.269 63 (1 1 2)(1 1 0) 14.514 0.526
10 (1 1 1)(2 1 2) 1.999 0.390 37 (1 1 0)(0 1 2) 6.045 0.292 64 (2 1 1)(0 1 0) 15.983 0.991
11 (0 1 2)(2 1 2) 2.003 0.399 38 (1 1 0)(2 1 2) 6.077 0.611 65 (2 1 2)(0 1 0) 17.867 0.999
12 (1 1 1)(0 1 2) 2.390 0.090 39 (2 1 0)(2 1 1) 6.081 0.236 66 (0 1 1)(0 1 0) 21.626 0.859
13 (0 1 2)(0 1 2) 2.393 0.088 40 (2 1 0)(1 1 2) 6.082 0.231 67 (1 1 1)(0 1 0) 23.562 0.870
14 (2 1 2)(2 1 2) 2.534 0.889 41 (2 1 1)(0 1 2) 6.757 0.258 68 (0 1 2)(0 1 0) 23.596 0.865
15 (1 1 1)(0 1 1) 3.388 0.149 42 (2 1 2)(0 1 1) 7.171 0.212 69 (0 1 0)(0 1 1) 23.692 0.465
16 (0 1 2)(0 1 1) 3.388 0.149 43 (1 1 0)(2 1 1) 7.186 0.173 70 (2 1 0)(0 1 0) 23.807 0.949
17 (2 1 1)(1 1 1) 3.898 0.044 44 (1 1 0)(1 1 2) 7.246 0.186 71 (0 1 0)(1 1 1) 25.444 0.417
18 (1 1 2)(1 1 1) 3.923 0.009 45 (2 1 1)(2 1 0) 7.465 0.499 72 (1 1 2)(0 1 0) 25.484 0.865
19 (1 1 1)(2 1 1) 3.945 0.031 46 (0 1 1)(2 1 0) 7.761 0.409 73 (0 1 0)(0 1 2) 25.531 0.442
20 (1 1 1)(1 1 2) 3.947 0.026 47 (2 1 2)(2 1 1) 7.847 0.051 74 (1 1 0)(0 1 0) 25.691 0.881
21 (0 1 2)(1 1 2) 3.950 0.027 48 (2 1 1)(1 1 2) 8.182 0.217 75 (0 1 0)(2 1 1) 26.292 0.314
22 (1 1 2)(2 1 2) 3.958 0.365 49 (0 1 2)(2 1 1) 8.843 0.815 76 (0 1 0)(1 1 2) 26.927 0.248
23 (2 1 1)(2 1 2) 3.984 0.440 50 (2 1 2)(2 1 0) 9.001 0.495 77 (0 1 0)(2 1 2) 28.276 0.325
24 (2 1 0)(1 1 1) 4.093 0.222 51 (1 1 1)(2 1 0) 9.721 0.405 78 (0 1 0)(2 1 0) 29.264 0.334
25 (2 1 0)(2 1 2) 4.108 0.247 52 (0 1 2)(2 1 0) 9.725 0.405 79 (0 1 0)(1 1 0) 30.443 0.456
26 (1 1 2)(0 1 2) 4.352 0.069 53 (2 1 2)(1 1 0) 9.995 0.552 80 (0 1 0)(0 1 0) 50.482 1.275
27 (2 1 0)(0 1 2) 4.588 0.171 54 (0 1 1)(1 1 0) 10.562 0.514
17
表 B-5: 順位表：設備投資 (製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (2 1 2)(0 1 2) 0.000 0.000 28 (2 1 0)(2 1 1) 7.194 0.286 55 (1 1 1)(1 1 2) 16.053 0.234
2 (2 1 2)(1 1 2) 1.496 0.110 29 (2 1 1)(0 1 2) 7.256 0.380 56 (0 1 0)(0 1 1) 16.104 0.518
3 (1 1 2)(1 1 2) 1.608 0.246 30 (2 1 1)(1 1 1) 7.684 0.445 57 (1 1 0)(2 1 2) 16.633 0.269
4 (1 1 2)(0 1 2) 2.011 0.290 31 (2 1 1)(2 1 1) 7.703 0.447 58 (0 1 1)(2 1 2) 16.799 0.263
5 (2 1 2)(2 1 1) 2.140 0.051 32 (2 1 0)(2 1 2) 8.536 0.192 59 (1 1 1)(2 1 1) 16.866 0.312
6 (2 1 2)(1 1 1) 2.185 0.012 33 (2 1 1)(2 1 2) 8.709 0.265 60 (1 1 1)(0 1 1) 17.002 0.564
7 (1 1 2)(2 1 1) 2.277 0.447 34 (2 1 2)(1 1 0) 9.353 0.321 61 (0 1 2)(0 1 0) 17.598 0.112
8 (1 1 2)(0 1 1) 2.277 0.578 35 (2 1 2)(0 1 0) 11.010 0.686 62 (1 1 1)(2 1 2) 18.018 0.219
9 (1 1 2)(1 1 1) 3.011 0.389 36 (2 1 1)(2 1 0) 11.612 0.256 63 (1 1 0)(0 1 1) 18.091 0.522
10 (1 1 2)(2 1 2) 3.266 0.258 37 (2 1 0)(2 1 0) 11.720 0.192 64 (0 1 1)(0 1 1) 18.097 0.520
11 (0 1 2)(1 1 2) 3.315 0.228 38 (0 1 0)(0 1 2) 12.044 0.238 65 (1 1 2)(0 1 0) 18.440 0.125
12 (2 1 2)(2 1 2) 3.406 0.077 39 (0 1 0)(1 1 2) 13.186 0.244 66 (0 1 0)(2 1 0) 19.890 0.240
13 (0 1 2)(0 1 2) 3.488 0.265 40 (0 1 0)(1 1 1) 13.429 0.265 67 (1 1 1)(2 1 0) 21.256 0.135
14 (2 1 2)(2 1 0) 3.651 0.218 41 (1 1 0)(0 1 2) 13.774 0.203 68 (1 1 0)(2 1 0) 21.888 0.239
15 (1 1 2)(2 1 0) 3.904 0.207 42 (0 1 1)(0 1 2) 13.871 0.201 69 (0 1 1)(2 1 0) 21.889 0.240
16 (2 1 2)(0 1 1) 4.187 0.579 43 (0 1 0)(2 1 1) 13.994 0.293 70 (2 1 0)(1 1 0) 22.594 0.230
17 (0 1 2)(2 1 1) 4.405 0.348 44 (1 1 0)(1 1 2) 14.723 0.264 71 (2 1 1)(1 1 0) 23.658 0.201
18 (0 1 2)(1 1 1) 5.092 0.383 45 (0 1 1)(1 1 2) 14.898 0.257 72 (0 1 0)(1 1 0) 27.995 0.232
19 (0 1 2)(2 1 2) 5.251 0.178 46 (1 1 1)(0 1 2) 15.045 0.233 73 (1 1 1)(1 1 0) 29.387 0.214
20 (0 1 2)(2 1 0) 5.591 0.162 47 (0 1 0)(2 1 2) 15.077 0.252 74 (1 1 0)(1 1 0) 29.833 0.234
21 (0 1 2)(0 1 1) 5.802 0.552 48 (1 1 0)(1 1 1) 15.310 0.265 75 (0 1 1)(1 1 0) 29.890 0.234
22 (2 1 0)(0 1 1) 5.811 0.425 49 (0 1 1)(1 1 1) 15.354 0.265 76 (2 1 0)(0 1 0) 34.713 0.391
23 (2 1 1)(0 1 1) 6.430 0.609 50 (1 1 2)(1 1 0) 15.396 0.221 77 (0 1 0)(0 1 0) 35.356 0.389
24 (2 1 0)(0 1 2) 6.472 0.257 51 (0 1 2)(1 1 0) 15.532 0.230 78 (2 1 1)(0 1 0) 35.902 0.529
25 (2 1 0)(1 1 2) 6.703 0.203 52 (1 1 0)(2 1 1) 15.715 0.286 79 (1 1 0)(0 1 0) 37.320 0.390
26 (2 1 0)(1 1 1) 6.923 0.316 53 (0 1 1)(2 1 1) 15.818 0.298 80 (0 1 1)(0 1 0) 37.330 0.389
27 (2 1 1)(1 1 2) 7.079 0.230 54 (1 1 1)(1 1 1) 16.015 0.289 81 (1 1 1)(0 1 0) 38.359 0.392
18
表 B-6: 順位表：設備投資 (非製造業)
順位 モデル D SR 順位 モデル D SR 順位 モデル D SR
1 (1 1 0)(1 1 2) 0.000 0.000 28 (0 1 1)(2 1 0) 9.188 0.301 55 (2 1 1)(2 1 1) 12.425 0.110
2 (0 1 1)(1 1 2) 0.859 0.051 29 (0 1 2)(1 1 1) 9.312 0.161 56 (0 1 0)(2 1 2) 12.585 0.187
3 (0 1 2)(1 1 2) 1.379 0.062 30 (2 1 0)(2 1 0) 9.578 0.183 57 (2 1 2)(1 1 1) 13.272 0.232
4 (2 1 0)(1 1 2) 1.789 0.028 31 (1 1 1)(2 1 0) 9.582 0.179 58 (2 1 2)(2 1 1) 13.689 0.248
5 (1 1 1)(1 1 2) 1.860 0.015 32 (1 1 2)(0 1 2) 9.823 0.101 59 (1 1 0)(1 1 0) 17.075 0.645
6 (1 1 0)(2 1 2) 1.997 0.024 33 (0 1 2)(2 1 1) 9.837 0.157 60 (0 1 0)(0 1 2) 17.270 0.356
7 (0 1 1)(2 1 2) 2.856 0.083 34 (0 1 2)(0 1 1) 9.907 0.221 61 (0 1 0)(0 1 1) 17.524 0.361
8 (1 1 2)(1 1 2) 3.023 0.076 35 (2 1 0)(1 1 1) 9.909 0.208 62 (0 1 0)(1 1 1) 17.699 0.339
9 (0 1 2)(2 1 2) 3.379 0.034 36 (1 1 1)(1 1 1) 9.939 0.212 63 (2 1 2)(1 1 0) 17.970 0.192
10 (2 1 0)(2 1 2) 3.789 0.037 37 (0 1 1)(0 1 1) 9.983 0.366 64 (2 1 1)(1 1 0) 18.095 0.705
11 (1 1 1)(2 1 2) 3.860 0.031 38 (2 1 1)(0 1 2) 10.039 0.146 65 (0 1 2)(1 1 0) 18.147 0.555
12 (2 1 1)(1 1 2) 3.991 0.010 39 (0 1 1)(2 1 1) 10.061 0.211 66 (0 1 1)(1 1 0) 18.162 0.794
13 (2 1 2)(1 1 2) 4.980 0.101 40 (1 1 2)(0 1 1) 10.204 0.342 67 (0 1 0)(2 1 0) 18.397 0.443
14 (1 1 2)(2 1 2) 5.000 0.080 41 (2 1 0)(2 1 1) 10.545 0.129 68 (2 1 2)(0 1 0) 18.726 0.176
15 (2 1 1)(2 1 2) 5.986 0.020 42 (2 1 2)(0 1 1) 10.552 0.425 69 (2 1 0)(1 1 0) 19.057 0.637
16 (2 1 2)(2 1 2) 6.737 0.087 43 (1 1 1)(2 1 1) 10.554 0.126 70 (1 1 1)(1 1 0) 19.065 0.641
17 (1 1 0)(0 1 2) 6.820 0.186 44 (1 1 2)(1 1 1) 10.579 0.098 71 (1 1 2)(1 1 0) 20.001 0.516
18 (1 1 0)(2 1 0) 7.590 0.173 45 (2 1 0)(0 1 1) 10.603 0.197 72 (0 1 0)(2 1 1) 20.300 0.737
19 (0 1 1)(0 1 2) 7.833 0.248 46 (1 1 1)(0 1 1) 10.603 0.198 73 (2 1 1)(0 1 0) 22.723 1.126
20 (1 1 0)(1 1 1) 7.991 0.217 47 (0 1 0)(1 1 2) 10.607 0.162 74 (1 1 0)(0 1 0) 23.388 0.971
21 (0 1 2)(0 1 2) 8.135 0.126 48 (1 1 2)(2 1 0) 10.810 0.189 75 (0 1 1)(0 1 0) 24.279 1.017
22 (1 1 0)(2 1 1) 8.572 0.121 49 (2 1 2)(0 1 2) 11.168 0.128 76 (0 1 2)(0 1 0) 24.384 0.865
23 (1 1 0)(0 1 1) 8.604 0.202 50 (2 1 1)(1 1 1) 11.280 0.234 77 (0 1 0)(1 1 0) 24.960 0.664
24 (2 1 0)(0 1 2) 8.656 0.181 51 (1 1 2)(2 1 1) 11.463 0.238 78 (2 1 0)(0 1 0) 25.086 0.941
25 (1 1 1)(0 1 2) 8.717 0.185 52 (2 1 1)(2 1 0) 11.466 0.149 79 (1 1 1)(0 1 0) 25.242 0.959
26 (0 1 2)(2 1 0) 8.896 0.156 53 (2 1 1)(0 1 1) 12.165 0.164 80 (1 1 2)(0 1 0) 26.345 0.869
27 (0 1 1)(1 1 1) 9.050 0.220 54 (2 1 2)(2 1 0) 12.369 0.197 81 (0 1 0)(0 1 0) 33.823 1.034
19
B.2 消費税増税に対応するAO変数を含んだモデル選択結果
• 表 B-7から表 B-12：順位表
表 B-7: 順位表：売上高 (製造業)
(a = 1.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (2 1 2)(1 1 2) ao2014.01 -0.991 0.98
2 (2 1 2)(1 1 1) 0.000 0.00
3 (2 1 2)(1 1 2) 0.888 0.21
4 (2 1 2)(2 1 2) ao2014.01 0.894 0.96
5 (2 1 2)(1 1 1) ao2014.02 1.003 0.16
6 (2 1 2)(1 1 2) ao2014.01 ao2014.02 1.007 0.97
7 (2 1 2)(0 1 2) 1.559 0.06
8 (2 1 2)(2 1 1) 2.501 0.08
9 (2 1 2)(0 1 2) ao2014.02 2.610 0.19
10 (2 1 2)(1 1 2) ao2014.02 2.638 0.15
11 (2 1 2)(2 1 2) 2.806 0.26
12 (2 1 2)(2 1 2) ao2014.01 ao2014.02 2.884 0.95
13 (2 1 2)(2 1 1) ao2014.02 3.253 0.22
14 (1 1 0)(1 1 1) 3.570 0.49
15 (0 1 0)(1 1 1) ao2014.02 3.675 0.68
16 (1 1 0)(1 1 1) ao2014.02 3.742 0.68
17 (0 1 1)(1 1 1) 3.779 0.49
18 (0 1 0)(1 1 1) 3.922 0.43
19 (0 1 1)(1 1 1) ao2014.02 3.955 0.68
20 (2 1 2)(0 1 1) 4.468 0.11
21 (1 1 0)(0 1 2) 4.613 0.55
22 (2 1 2)(0 1 1) ao2014.02 4.846 0.35
23 (0 1 1)(0 1 2) 4.880 0.54
24 (1 1 0)(0 1 2) ao2014.02 4.992 0.64
25 (1 1 0)(1 1 2) 5.174 0.49
26 (1 1 0)(2 1 1) 5.175 0.45
27 (0 1 2)(1 1 1) 5.231 0.51
28 (0 1 1)(0 1 2) ao2014.02 5.265 0.63
29 (0 1 2)(1 1 1) ao2014.02 5.314 0.70
30 (1 1 0)(1 1 2) ao2014.02 5.401 0.67
31 (0 1 1)(1 1 2) 5.405 0.50
32 (0 1 1)(2 1 1) 5.412 0.43
33 (1 1 0)(2 1 1) ao2014.02 5.416 0.66
34 (0 1 0)(1 1 2) ao2014.02 5.467 0.68
35 (0 1 0)(2 1 1) ao2014.02 5.480 0.65
・太字は現行モデルを表している。
・a = 1.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。21
表 B-8: 順位表：売上高 (非製造業)
(a = 1.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (0 1 2)(1 1 2) -3.986 0.27
2 (0 1 2)(2 1 2) ao2014.02 -3.082 1.00
3 (1 1 2)(1 1 2) -2.079 0.27
4 (0 1 2)(0 1 1) -1.808 0.20
5 (2 1 1)(1 1 2) -1.160 0.26
6 (0 1 2)(0 1 1) ao2014.02 -1.143 0.34
7 (0 1 2)(0 1 2) -0.953 0.21
8 (0 1 2)(0 1 1) ao2014.01 -0.810 0.52
9 (0 1 2)(1 1 1) -0.774 0.20
10 (0 1 2)(0 1 2) ao2014.02 -0.769 0.40
11 (2 1 2)(1 1 1) ao2014.02 -0.375 0.50
12 (0 1 2)(1 1 1) ao2014.02 -0.360 0.37
13 (0 1 2)(0 1 2) ao2014.01 -0.293 0.57
14 (2 1 0)(0 1 1) -0.247 0.21
15 (1 1 2)(0 1 1) -0.110 0.20
16 (2 1 2)(1 1 0) ao2014.02 -0.069 0.46
17 (2 1 2)(1 1 0) -0.008 0.28
18 (0 1 2)(2 1 2) 0.000 0.00
19 (0 1 2)(1 1 1) ao2014.01 0.010 0.55
20 (1 1 2)(2 1 2) 0.024 0.27
21 (2 1 0)(0 1 1) ao2014.02 0.241 0.36
22 (0 1 2)(0 1 1) ao2014.01 ao2014.02 0.324 0.61
23 (1 1 1)(0 1 1) 0.332 0.29
24 (2 1 2)(2 1 0) ao2014.02 0.338 0.49
25 (2 1 0)(0 1 1) ao2014.01 0.374 0.55
26 (0 1 2)(0 1 2) ao2014.01 ao2014.02 0.472 0.73
27 (0 1 2)(2 1 2) ao2014.01 0.481 0.56
28 (1 1 2)(0 1 1) ao2014.02 0.487 0.35
29 (2 1 0)(0 1 2) 0.610 0.23
30 (2 1 1)(0 1 1) 0.617 0.19
31 (1 1 1)(2 1 2) ao2014.02 0.653 0.99
32 (2 1 2)(1 1 0) ao2014.01 0.665 0.68
33 (0 1 2)(2 1 1) ao2014.02 0.684 0.48
34 (2 1 0)(0 1 2) ao2014.02 0.696 0.42
35 (2 1 0)(1 1 1) 0.780 0.22
・太字は現行モデルを表している。
・a = 1.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。
表 B-9: 順位表：経常利益 (製造業)
(a = 2.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (1 1 1)(1 1 2) -8.583 1.08
2 (1 1 1)(2 1 1) -8.399 1.59
3 (1 1 1)(0 1 1) -8.024 1.86
4 (2 1 2)(1 1 2) -7.305 1.53
5 (2 1 1)(1 1 2) -6.696 1.21
6 (1 1 2)(2 1 1) -6.619 1.63
7 (1 1 1)(1 1 2) ao2014.01 -6.591 1.36
8 (2 1 1)(2 1 1) -6.566 1.60
9 (2 1 2)(0 1 1) -5.975 1.81
10 (2 1 1)(1 1 2) ao2014.01 -4.720 1.72
11 (1 1 2)(2 1 2) -4.532 1.67
12 (2 1 1)(2 1 2) -4.502 1.62
13 (0 1 0)(0 1 2) -4.096 1.10
14 (1 1 1)(2 1 2) -3.178 0.93
15 (0 1 0)(1 1 1) -3.128 1.13
16 (2 1 2)(2 1 2) -2.724 1.62
17 (1 1 0)(0 1 2) -2.536 0.88
18 (1 1 2)(1 1 2) -2.527 1.10
19 (0 1 1)(0 1 2) -2.491 0.92
20 (0 1 0)(1 1 2) -2.242 0.96
21 (0 1 0)(2 1 1) -2.109 0.95
22 (0 1 0)(0 1 2) ao2014.01 -2.106 0.92
23 (1 1 0)(1 1 1) -1.604 0.84
24 (0 1 1)(1 1 1) -1.557 0.89
25 (1 1 1)(2 1 2) ao2014.01 -1.273 0.71
26 (0 1 0)(1 1 1) ao2014.01 -1.177 0.83
27 (2 1 2)(2 1 0) -1.110 1.73
28 (0 1 0)(0 1 1) -1.037 0.61
29 (0 1 0)(2 1 2) -0.868 0.84
30 (2 1 0)(0 1 2) -0.856 0.63
31 (0 1 2)(0 1 2) -0.730 0.71
32 (1 1 0)(1 1 2) -0.728 0.68
33 (0 1 1)(1 1 2) -0.675 0.74
34 (1 1 0)(2 1 1) -0.600 0.67
35 (1 1 0)(0 1 2) ao2014.01 -0.550 0.66
・太字は現行モデルを表している。
・a = 2.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。
表 B-10: 順位表：経常利益 (非製造業)
(a = 1.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (0 1 1)(1 1 1) 0.000 0.00
2 (0 1 1)(2 1 2) 0.085 0.42
3 (0 1 1)(0 1 2) 0.446 0.10
4 (2 1 2)(0 1 2) 0.661 0.97
5 (0 1 1)(0 1 1) 1.389 0.15
6 (0 1 1)(1 1 1) ao2014.02 1.854 0.81
7 (1 1 1)(1 1 1) 1.957 0.01
8 (0 1 2)(1 1 1) 1.960 0.01
9 (0 1 1)(2 1 1) 1.984 0.02
10 (0 1 1)(1 1 2) 1.986 0.02
11 (1 1 1)(2 1 2) 1.999 0.39
12 (0 1 2)(2 1 2) 2.003 0.40
13 (0 1 1)(0 1 2) ao2014.02 2.285 0.89
14 (1 1 1)(0 1 2) 2.390 0.09
15 (0 1 2)(0 1 2) 2.393 0.09
16 (2 1 2)(2 1 2) 2.534 0.89
17 (0 1 1)(0 1 1) ao2014.02 3.240 0.87
18 (1 1 1)(0 1 1) 3.388 0.15
19 (0 1 2)(0 1 1) 3.388 0.15
20 (1 1 1)(1 1 1) ao2014.02 3.807 0.81
21 (0 1 2)(1 1 1) ao2014.02 3.810 0.81
22 (0 1 1)(2 1 1) ao2014.02 3.837 0.79
23 (0 1 1)(1 1 2) ao2014.02 3.839 0.80
24 (2 1 1)(1 1 1) 3.898 0.04
25 (1 1 2)(1 1 1) 3.923 0.01
26 (1 1 1)(2 1 1) 3.945 0.03
27 (1 1 1)(1 1 2) 3.947 0.03
28 (0 1 2)(1 1 2) 3.950 0.03
29 (1 1 2)(2 1 2) 3.958 0.36
30 (2 1 1)(2 1 2) 3.984 0.44
31 (2 1 0)(1 1 1) 4.093 0.22
32 (2 1 0)(2 1 2) 4.108 0.25
33 (1 1 1)(0 1 2) ao2014.02 4.219 0.90
34 (0 1 2)(0 1 2) ao2014.02 4.221 0.90
35 (1 1 2)(0 1 2) 4.352 0.07
・太字は現行モデルを表している。
・a = 1.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。
表 B-11: 順位表：設備投資 (製造業)
(a = 1.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (2 1 2)(0 1 2) ao2014.01 -0.763 0.76
2 (2 1 2)(0 1 2) 0.000 0.00
3 (2 1 2)(0 1 2) ao2014.01 ao2014.02 0.239 0.61
4 (1 1 2)(1 1 2) ao2014.02 0.514 0.86
5 (1 1 2)(0 1 2) ao2014.02 0.623 0.94
6 (2 1 2)(1 1 2) ao2014.02 1.074 0.96
7 (2 1 2)(1 1 2) ao2014.01 1.137 0.67
8 (2 1 2)(1 1 2) 1.496 0.11
9 (1 1 2)(1 1 2) 1.608 0.25
10 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.01 2.006 0.99
11 (1 1 2)(0 1 2) 2.011 0.29
12 (2 1 2)(2 1 1) 2.140 0.05
13 (2 1 2)(1 1 1) 2.185 0.01
14 (1 1 2)(2 1 2) ao2014.02 2.214 0.91
15 (1 1 2)(2 1 1) 2.277 0.45
16 (1 1 2)(0 1 1) 2.277 0.58
17 (0 1 2)(0 1 2) ao2014.02 2.589 0.71
18 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.01 ao2014.02 2.751 0.99
19 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.02 2.800 0.63
20 (1 1 2)(1 1 1) 3.011 0.39
21 (2 1 2)(2 1 2) ao2014.02 3.061 0.98
22 (2 1 2)(2 1 2) ao2014.01 3.091 0.60
23 (1 1 2)(2 1 2) 3.266 0.26
24 (0 1 2)(1 1 2) 3.315 0.23
25 (2 1 2)(2 1 2) 3.406 0.08
26 (1 1 2)(2 1 0) ao2014.01 3.449 0.79
27 (2 1 2)(2 1 0) ao2014.01 ao2014.02 3.449 0.76
28 (0 1 2)(0 1 2) 3.488 0.26
29 (2 1 2)(2 1 0) ao2014.01 3.606 0.34
30 (2 1 2)(2 1 0) 3.651 0.22
31 (0 1 2)(2 1 1) ao2014.02 3.689 0.73
32 (2 1 0)(0 1 1) ao2014.02 3.699 0.97
33 (1 1 2)(2 1 0) 3.904 0.21
34 (0 1 2)(2 1 2) ao2014.01 3.944 0.99
35 (0 1 2)(1 1 1) ao2014.02 3.986 0.79
・太字は現行モデルを表している。
・a = 1.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。
表 B-12: 順位表：設備投資 (非製造業)
(a = 1.00)
順位 ARIMA 外れ値 D SR
1 (1 1 0)(1 1 2) 0.000 0.00
2 (0 1 1)(1 1 2) 0.859 0.05
3 (0 1 2)(1 1 2) 1.379 0.06
4 (2 1 0)(1 1 2) 1.789 0.03
5 (1 1 1)(1 1 2) 1.860 0.01
6 (1 1 0)(1 1 2) ao2014.02 1.882 0.40
7 (1 1 0)(1 1 2) ao2014.01 1.951 0.29
8 (1 1 0)(2 1 2) 1.997 0.02
9 (0 1 1)(1 1 2) ao2014.01 2.812 0.30
10 (0 1 1)(1 1 2) ao2014.02 2.825 0.19
11 (0 1 1)(2 1 2) 2.856 0.08
12 (1 1 2)(1 1 2) 3.023 0.08
13 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.02 3.269 0.37
14 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.01 3.325 0.34
15 (0 1 2)(2 1 2) 3.379 0.03
16 (2 1 0)(1 1 2) ao2014.02 3.705 0.33
17 (2 1 0)(1 1 2) ao2014.01 3.736 0.32
18 (1 1 1)(1 1 2) ao2014.02 3.764 0.35
19 (1 1 0)(1 1 2) ao2014.01 ao2014.02 3.771 0.58
20 (2 1 0)(2 1 2) 3.789 0.04
21 (1 1 1)(1 1 2) ao2014.01 3.808 0.30
22 (1 1 1)(2 1 2) 3.860 0.03
23 (1 1 0)(2 1 2) ao2014.02 3.877 0.41
24 (1 1 0)(2 1 2) ao2014.01 3.947 0.27
25 (2 1 1)(1 1 2) 3.991 0.01
26 (0 1 1)(1 1 2) ao2014.01 ao2014.02 4.743 0.34
27 (0 1 1)(2 1 2) ao2014.01 4.810 0.28
28 (0 1 1)(2 1 2) ao2014.02 4.823 0.21
29 (1 1 2)(1 1 2) ao2014.02 4.941 0.32
30 (1 1 2)(1 1 2) ao2014.01 4.969 0.37
31 (2 1 2)(1 1 2) 4.980 0.10
32 (1 1 2)(2 1 2) 5.000 0.08
33 (0 1 2)(1 1 2) ao2014.01 ao2014.02 5.164 0.61
34 (0 1 2)(2 1 2) ao2014.02 5.267 0.38
35 (0 1 2)(2 1 2) ao2014.01 5.325 0.32
・太字は現行モデルを表している。
・a = 1.00の場合の AIC上位 35モデルを表している。
B.3 2015年 4-6月期以降で使用すべきスペック
27
表 B-13: 売上高 (製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Uriage_m’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=log
}
regression{
variables=(rp2008.2-2009.2 , rp2009.2-2010.1 ,
ao2011.2 , ao2014.01)
}
arima{
model=(2 1 2)(1 1 2)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=300
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
表 B-14: 売上高 (非製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Uriage_n’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=log
}
regression{
variables=(ao1989.1 , ao1989.2 , ao1997.1 , rp2008.3-2009.1 ,
rp2009.1-2010.2 , ao2011.2)
}
arima{
model=(0 1 2)(1 1 2)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=300
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
表 B-15: 経常利益 (製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Rieki_m’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=none
}
regression{
variables=(rp2008.3-2009.1 , rp2009.1-2010.1)
}
arima{
model=(1 1 1)(1 1 2)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=700
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
表 B-16: 経常利益 (非製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Rieki_n’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=none
}
regression{
variables=(ao1989.1 , ao1989.2 , ao1997.1 , rp2008.2-2009.1 ,
rp2009.1-2010.2)
}
arima{
model=(0 1 1)(1 1 1)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=300
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
表 B-17: 設備投資 (製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Setubi_m’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=log
}
regression{
variables=(rp2008.3-2009.1 , rp2009.1-2009.4 , ao2011.2 ,
ao2014.01)
}
arima{
model=(2 1 2)(0 1 2)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=300
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
表 B-18: 設備投資 (非製造業)� �series{
file=
start=1954.02
precision=3
span=(1985.02 , )
title=’Setubi_n’
modelspan=(1985.02 , )
period=4
save=(sp0 , a1)
}
transform{
function=log
}
regression{
variables=(rp2008.2-2009.2 , rp2009.2-2010.2)
}
arima{
model=(1 1 0)(1 1 2)
}
estimate{
save=lkstats
maxiter=300
}
check{
print=(none , acf)
}
forecast{
}
x11{
save=(d10 , d11 , d12 , d13)
}� �
B.4 2015年 4-6月期以降で使用すべきスペックによる推定
売上高(製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.9
0.95
1
1.05
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.96
0.98
1
1.02
季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
8.5
9
9.5
10
10.5
x 105 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
8.5
9
9.5
10
10.5
x 105 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-1: 最適モデルによる季節調整結果
34
売上高(非製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-60.96
0.98
1
1.02
1.04
1.06
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.96
0.98
1
1.02
1.04
季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
x 106 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
x 106 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-2: 最適モデルによる季節調整結果
35
経常利益(製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
-4000
-2000
0
2000
4000
6000
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
-5000
0
5000
季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0
2
4
6
8
x 104 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0
2
4
6
8
x 104 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-3: 最適モデルによる季節調整結果
36
経常利益(非製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
-10000
-5000
0
5000
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5x 10
4 季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
6
7
8
9
10
11
12
x 104 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
6
7
8
9
10
11
12
x 104 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-4: 最適モデルによる季節調整結果
37
設備投資(製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.9
0.95
1
1.05
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.9
0.95
1
1.05
1.1
1.15
1.2
季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
2.5
3
3.5
4
x 104 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
2.5
3
3.5
4
x 104 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-5: 最適モデルによる季節調整結果
38
設備投資(非製造業)
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.94
0.96
0.98
1
1.02
1.04
1.06
1.08
不規則成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
0.9
1
1.1
1.2
季節成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
4.5
5
5.5
6
6.5
7
7.5
8
x 104 トレンド成分
09/4-6 10/4-6 11/4-6 12/4-6 13/4-6 14/4-6
4.5
5
5.5
6
6.5
7
7.5
8
x 104 原系列・季調系列
原系列季調値
図 B-6: 最適モデルによる季節調整結果
39
![デュアルウェア講習会 温度センサの使い方 · 今回使用するRaspberry Pi は[Raspberry pi model 3 B+] です．スペックを表2.2 に示し ます． 表2.2:](https://img.pdfslide.net/doc/110x75/5ed7b975498700329150e472/fffec-f-craspberry.jpg)
