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景気動向指数の利用の手引

1.統計の目的

 景気動向指数は、生産、雇用など様々な経済活動での重要かつ景気に敏感に反応する指標の動きを統合することによって、 景気の現状把握及び将来予測に資するために作成された指標である。

 景気動向指数には、コンポジット・インデックス(CI)とディフュージョン・インデックス(DI)がある。 CIは構成する指標の動きを合成することで景気変動の大きさやテンポ(量感)を、DIは構成する指標のうち、 改善している指標の割合を算出することで景気の各経済部門への波及の度合い(波及度)を測定することを主な目的とする。

 従来、景気動向指数はDIを中心とした公表形態であったが、近年、景気変動の大きさや量感を把握することがより重要になっていることから、 2008年4月値以降、CIを中心とした公表形態に移行した。 しかし、DIも景気の波及度を把握するための重要な指標であることから、参考指標として引き続き、作成・公表している。 なお、景気転換点の判定にはヒストリカルDIを用いている。

 CIとDIには、それぞれ、景気に対し先行して動く先行指数、ほぼ一致して動く一致指数、遅れて動く遅行指数の3本の指数がある。 景気の現状把握に一致指数を利用し、先行指数は、一般的に、一致指数に数ヶ月先行することから、景気の動きを予測する目的で利用する。 遅行指数は、一般的に、一致指数に数ヶ月から半年程度遅行することから、事後的な確認に用いる。

 CIとDIは共通の指標を採用しており、現在は、先行指数11、一致指数10、遅行指数9の30系列である。 採用系列は概ね景気が一循環(谷→山→谷)するごとに見直しを行っており、現行30系列は、第15循環の景気基準日付確定時(2015年7月)に選定されている。

 なお、景気動向指数は、各経済部門から選ばれた指標の動きを統合して、 単一の指標によって景気を把握しようとするものであり、すべての経済指標を総合的に勘案して景気を捉えようとするものではないことに留意する必要がある。

2.利用の仕方

a.CI

 CIは、主として景気変動の大きさやテンポ(量感)を測定することを目的としている。

 一般的に、CI一致指数が上昇している時は景気の拡張局面、低下している時は後退局面であり、CI一致指数の動きと景気の転換点は概ね一致する。 CI一致指数の変化の大きさから、景気の拡張又は後退のテンポを読み取る。 ただし、例えば景気の拡張局面においても、CI一致指数が単月で低下するなど、不規則な動きも含まれていることから、 移動平均値をとることにより、ある程度の期間の月々の動きをならしてみることが望ましい。 毎月の統計表には、足下の基調の変化をつかみやすい3か月後方移動平均と、 足下の基調の変化が定着しつつあることを確認する7か月後方移動平均をあわせて掲載している。

 景気の基調をみる上では、経済活動の拡張(又は後退)がある程度の期間、持続しているか、 またある程度の大きさで変化しているかが重要である。したがって、CI一致指数が続けて上昇(又は下降)していても、 その期間が極めて短い場合は、拡張(又は後退)と見なすことは適当でない。 また、CI一致指数がこれまでの基調と逆方向に十分に振れてから、その基調が変化したと見なすことが望ましい。

b.DI

 DIは、景気拡張の動きの各経済部門への波及度合いを測定することを主な目的とする。

 DIは採用系列のうち改善している指標の割合のことで、景気の各経済部門への波及の度合いを表す。 月々の振れがあるものの、DI一致指数は、景気拡張局面では50%を上回り、後退局面では下回る傾向がある。

 DIは、景気の拡張が経済活動のより多くの分野に浸透していったことを示す指標であり、景気拡張が加速していることを示すものではないことに注意が必要である。 また、毎月公表されるDIは、景気転換点を判定するヒストリカルDIとは異なる指標である。

c.CIとDIとの違い

 DIは景気の各経済部門への波及の度合いを表す指標であり、各採用系列が大幅に拡張しようと、小幅に拡張しようと、拡張系列の割合が同じならば同じDIが計測される。 CIは景気の強弱を定量的に計測する指標であり、DIが同じ数値で計測されたとしても、 各採用系列が大幅に拡張していればCIも大幅に上昇し、各採用系列が小幅に拡張しているならばCIも小幅に上昇する。 このように、CIは、DIでは計測できない景気の山の高さや谷の深さ、拡張や後退の勢いといった景気の「量感」を計測することができる。

 一方、DIが異なる数値で計測されたとしても、多くの系列で小幅に拡張した時と、一部の系列が大幅に上昇した時とで、同じCIの上昇幅が得られる場合がある。 このように、CIの変化幅そのものからは経済部門の相違を把握することが難しいため、CIの変化幅に対する各採用系列の寄与度やDIをあわせて利用するのが望ましい。

3.統計の作成方法

a. CIの作成方法

作成方法の概要

1.採用系列を選択する

  1. 各経済部門を代表する指標を探す。
    【考え方】幅広い経済部門
    (1)生産 (2)在庫 (3)投資 (4)雇用 (5)消費 (6)企業経営 (7)金融 (8)物価 (9)サービス
  2. 景気循環の対応度や景気の山谷との関係等を満たす指標を探す。
    【考え方】6つの選定基準

    (1)経済的重要性
    (2)統計の継続性・信頼性
    (3)景気循環の回数との対応度
    (4)景気の山谷との時差の安定性
    (5)データの平滑度
    (6)統計の速報性

  3. 各経済部門から景気循環との関係を踏まえ選択する。
    【考え方】先行(主に需給の変動)、一致(主に生産の調整)、遅行(主に生産能力の調整)

2.各採用系列の前月と比べた変量を算出する

【考え方】各経済部門の代表的な指標の前月からの変動を計測する。
【計算方法】
  • 各採用系列について、対称変化率(注1)を求める。

    対称変化率 = 当月値-前月値 /(当月値+前月値 )/2 × 100

  • ただし、負の値を取る系列(前年同月比を系列とするもの)や比率(有効求人倍率など)である系列は、対称変化率の代わりに前月差を用いる。(以下、「対称変化率」には、「前月差」の場合も含む。)
  • なお、景気拡張期に下降する逆サイクルの系列については、符号を逆転させる。これにより、景気と同方向に動く系列として扱うことが可能になる。

3.各採用系列の変化の量感を求める

過去の平均的な動きと比較した変動の大きさ(量感)を見るため、対称変化率の振れ幅の目安及びトレンドを求め、基準化変化率を算出する。

  1. まず振れ幅の目安を求める。(注2)
    【考え方】
    各系列の平均的な振幅を求め、後述の基準化に用いる。振幅の目安となる統計的指標のうち、「外れ値」に左右されない四分位範囲を用いる。
    【計算方法】
    各採用系列において、対称変化率を大きい順に並び替え、上位25%値と下位25%値との差(四分位範囲)を求める。

    四分位範囲=上位25%値-下位25%値

  2. 「外れ値」処理を行う。(注3)
    【考え方】
    「外れ値」によるCIの振れを抑えるため、各採用系列の変動のうち急激な部分について、「外れ値」処理を行う。
    【計算方法】
    • 各採用系列の変動を、体系全体に発現する「共通循環変動」と、当該系列のみに発現する「系列固有変動」に分解、「外れ値」処理の対象を「系列固有変動」に限定する。
    • 各採用系列の「系列固有変動」の幅が「閾値×四分位範囲」以上の場合は「外れ値」とし、「系列固有変動」の幅を「閾値×四分位範囲」で置き換える。
    • 閾値は、全ての系列に共通の値を用いる(現在2.06)。
  3. 変化率のトレンドを求める。
    【考え方】
    • 移動平均により、各採用系列の対称変化率の長期的な傾向(トレンド)を求める。景気循環よりもなめらかな直線的な動きを示す。
    • 移動平均にも様々あるが、将来の値が欠損することから、後方移動平均を用いる。また、平均的な過去の景気の一循環の期間を考慮し、60か月後方移動平均とする。
    【計算方法】
    対称変化率のトレンド=「外れ値」処理後の対称変化率について、当月を含む過去60か月間を平均したもの
  4. 基準化する。
    【考え方】
    • 各採用系列の対称変化率(「外れ値」処理後)を見ると、トレンドがプラスを示す系列もあればマイナスを示す系列もあり、更に、対称変化率の振幅が大きい系列もあれば小さい系列もある。
    • 対称変化率の振幅とトレンドを調整することによって、各採用系列の対称変化率を、量感(基準化変化率)の形に揃える。
    【計算方法】

    基準化変化率=「外れ値」処理後の対称変化率ー対称変化率のトレンド/四分位範囲

4.各採用系列の量感(基準化変化率)を合成する(注4)

【考え方】
  • 各採用系列の基準化変化率を平均する(合成基準化変化率)。
  • 同様に、対称変化率のトレンド、四分位範囲の平均を求め(合成トレンド、合成四分位範囲)、基準化と逆の操作を行い、変化の大きさを復元する(合成変化率)。
【計算方法】
合成変化率=対称変化率のトレンドの採用系列の平均+四分位範囲の採用系列の平均×基準化変化率の採用系列の平均

5.前月のCIの値に累積する

【考え方】
  • 合成変化率は、前月と比較した変化の量感を表している。水準(指数)に戻すため、前月のCIに合成変化率を掛け合わせることにより、当月CIを計算する。
  • ただし、合成変化率は、各採用系列の対称変化率を合成したものであることから、合成変化率もCIの対称変化率として扱う。そのため、当月CIは、以下の式のように累積させて求める。
【計算方法】

当月のCI=前月のCI×前月のCI×((200 + 合成変化率))/((200 - 合成変化率))

(注1)対称変化率では、例えば、ある指標が110から100に低下した時(9.5%下降)と、100 から110 に上昇した時(9.5%上昇)で、変化率の絶対値が同じになる。
(注2)毎年3月分速報時点で1年分データを追加し、昭和55(1980)年1月分から直近の12月分までの期間で四分位範囲を計算する。
(注3)閾値は、毎年3月分速報時点で、昭和60(1985)年1月分から直近の12月分までの一致系列の「系列固有変動」のデータから、5%の外れ値を算出するよう見直している。四分位範囲は、「外れ値」処理のために用いるものであり、以降の基準化等の際に用いる四分位範囲とは異なる。
(注4)CI先行指数とCI遅行指数の合成トレンドは、CI一致指数の採用系列によって計算された合成トレンドを用いている。

※新たな「外れ値」処理手法を反映した詳細な算出方法(PDF形式:111KB)別ウインドウで開きます(平成23年11月7日)
※寄与度分解(PDF形式:23KB)別ウインドウで開きます(平成23年11月7日)

b.DIの作成方法

 採用系列の各月の値を3か月前の値と比較して、増加した時には+を、横ばい(保合い)の時には0を、減少した時には-をつける(変化方向表)。

 その上で、先行、一致、遅行の系列群ごとに、採用系列数に占める拡張系列数(+の数)の割合(%)をDIとする。

          DI=拡張系列数/採用系列数×100(%)
          (横ばい(0)の場合は0.5としてカウントする)

 なお、各月の値を3か月前の値と比較することは、不規則変動の影響を緩和させる効果がある。 3か月前と比較して増加、減少、同一水準であることは、3か月移動平均の値が前月と比較して増加、減少、同一水準であることと同じである。

4.第11次改定の主な内容

 景気動向指数の採用系列については、第15循環の景気基準日付確定時に併せ、第11次改定として、以下の通り、見直された。

採用系列の入替え等

 先行、一致及び遅行の3系列の採用系列を、下表の通り、改定する。なお、採用する系列の数は、先行11(2変)、一致10(1減)、遅行9(3増)。

景気動向指数採用系列の新旧対照表

 

旧系列

新系列

先行系列

1. 最終需要財在庫率指数(逆) 1. 最終需要財在庫率指数(逆)
2. 鉱工業用生産財在庫率指数(逆) 2. 鉱工業用生産財在庫率指数(逆)
3. 新規求人数(除学卒) 3. 新規求人数(除学卒)
4. 実質機械受注(船舶・電力除く民需) 4. 実質機械受注(製造業)
理由:景気の谷からの先行性が高まるため
5. 新設住宅着工床面積 5. 新設住宅着工床面積
6. 消費者態度指数 6. 消費者態度指数
7. 日経商品指数(42種総合) 7. 日経商品指数(42種総合)
8. 長短金利差 8. マネーストック(M2)(前年同月比)
理由:景気循環との対応度が高まるため
9. 東証株価指数 9. 東証株価指数
10. 投資環境指数(製造業) 10. 投資環境指数(製造業)
11. 中小企業売上げ見通しDI 11. 中小企業売上げ見通しDI
一致系列 1. 生産指数(鉱工業) 1. 生産指数(鉱工業)
2. 鉱工業用生産財出荷指数 2. 鉱工業用生産財出荷指数
3.大口電力使用量 除外
理由:生産動向との相関が弱まっているため
4. 耐久消費財出荷指数 3. 耐久消費財出荷指数
5. 所定外労働時間指数(調査産業計) 4. 所定外労働時間指数(調査産業計)
6. 投資財出荷指数(除輸送機械) 5. 投資財出荷指数(除輸送機械)
7. 商業販売額(小売業、前年同月比) 6. 商業販売額(小売業、前年同月比)
8. 商業販売額(卸売業、前年同月比) 7. 商業販売額(卸売業、前年同月比)
9. 営業利益(全産業) 8. 営業利益(全産業)
10. 中小企業出荷指数(製造業) 9. 中小企業出荷指数(製造業)
11. 有効求人倍率(除学卒) 10. 有効求人倍率(除学卒)
遅行系列 1. 第3次産業活動指数(対事業所サービス業) 1. 第3次産業活動指数(対事業所サービス業)
2. 常用雇用指数(調査産業計、前年同月比) 2. 常用雇用指数(調査産業計、前年同月比)
3. 実質法人企業設備投資(全産業) 3. 実質法人企業設備投資(全産業)
4. 家計消費支出(勤労者世帯、名目、前年同月比) 4. 家計消費支出(勤労者世帯、名目、前年同月比)
5. 法人税収入 5. 法人税収入
6. 完全失業率(逆) 6. 完全失業率(逆)
採用 7. きまって支給する給与(製造業、名目)
理由:景気の山谷からの遅行性が高いため
採用 8. 消費者物価指数(生鮮食品を除く総合)(前年同月比)
理由:景気の山谷からの遅行性が高いため
採用 9. 最終需要財在庫指数
理由:景気の山谷からの遅行性が高いため

5.利用上の注意

 独自に季節調整を行っている系列に適用する季節調整方法については、以下のとおり。

 景気動向指数を作成する際に独自に季節調整を行っている法人税収入及び法人企業統計季報から採用している4系列 (営業利益(製造業)、総資本額(製造業)、営業利益(全産業)、法人企業設備投資(全産業))の計5系列の季節調整方法は、 年1回見直しを行っている(注1)。具体的には、上記5系列にセンサス局法Ⅱ. X-12-ARIMAを適用している。

 (注1)季節調整替えの頻度は、法人企業統計季報からの4系列は毎四半期、その他は年に一回である。

i. X-12-ARIMAのスペックファイルの設定方法

1) 異常値の検出・調整

 X-12-ARIMAのOUTLIERコマンドを用いて検証し、対象期間にレベルシフト、異常値が検出された場合は、それを調整する。

2) モデルの選定

 曜日調整及び閏年調整に係る各種設定に際しては、推定パラメタのt値等を参考に総合的に判断する。 ARIMAモデルの次数選定については、X-12-ARIMAの モデル選定機能等を利用する。 また、予測期間は安定性(注2)を高める観点からそれぞれに適当な設定期間を設ける。

 なお、曜日調整には、X-12-ARIMAの標準的な曜日調整コマンドの他、日本の祝祭日、土曜日休みの普及及び慣行として 休日扱いとなっている日(年末年始休み、ゴールデンウィーク中の中2日以内のウィークデイ、お盆休み)を含めたホリデーファイルを作成し、適否を検討する。

 (注2)安定性の確認は、元の原系列データに新規にデータが追加された場合に一定期間の季節調整が平均的に改訂される度合いを示すMAPR(Mean Absolute Percent Revision)により行った。

ii. 各系列に適用したスペックファイル

系列名 L10営業利益(製造業) L10総資本額(製造業) C8営業利益(全産業) Lg3法人企業設備投資(全産業) Lg5法人税収入
データ期間 1974年~2015年第4四半期 1974年~2015年第4四半期 1974年~2015年第4四半期 1974年~2015年第4四半期 1975年~2015年
データ加工(注1) 対数なし、1階差 対数、1階差 対数、1階差 対数、1階差 対数、1階差
曜日調整・異常値等(注2) 曜日調整なし、
閏年調整なし、
異常値(RP2008.Q3-2009.Q1, RP2009.Q1-2009.Q3)
なし 曜日調整なし、
閏年調整なし、
異常値(AO2008.Q4, TC2009.Q1)
なし 曜日調整なし、
閏年調整なし、
異常値(LS1975.May, AO1990.Jun, LS2009.Jan, AO2009.May, AO2015.Dec)
ARIMAモデル(注3) ( 2 1 1 )( 0 1 1 ) ( 2 1 0 )( 0 1 1 ) ( 2 1 0 )( 0 1 1 ) ( 0 1 2 )( 0 1 1 ) ( 2 1 1 )( 0 1 1 )
予測期間 4期 4期 12期 8期 24か月
X11パートの設定(注4) (1)モデルのタイプ:加法型
(2)移動平均項数:seasonalma=MSR (3×3が選定)
(3)ヘンダーソン移動平均項数:5項
(4)特異項の管理限界:(下限1.5σ 上限2.5σ)
(1)モデルのタイプ:乗法型
(2)移動平均項数:seasonalma=MSR (3×5が選定)
(3)ヘンダーソン移動平均項数:5項
(4)特異項の管理限界:(下限1.5σ 上限2.5σ)
(1)モデルのタイプ:乗法型
(2)移動平均項数:seasonalma=MSR (3×3が選定)
(3)ヘンダーソン移動平均項数:5項
(4)特異項の管理限界:(下限1.5σ 上限2.5σ)
(1)モデルのタイプ:乗法型
(2)移動平均項数:seasonalma=MSR (3×5が選定)
(3)ヘンダーソン移動平均項数:5項
(4)特異項の管理限界:(下限1.5σ 上限2.5σ)
(1)モデルのタイプ:乗法型
(2)移動平均項数:seasonalma=MSR (3×3が選定)
(3)ヘンダーソン移動平均項数:23項
(4)特異項の管理限界:(下限1.5σ 上限9.9σ)
その他 Maxlead=1の
MAPRが最小
Maxlead=1の
MAPRが最小
Maxlead=3の
MAPRが最小
Maxlead=2の
MAPRが最小
Maxlead=2の
MAPRが最小

(注)

  1. 対数変換の要否については、X-12-ARIMAの自動判定結果を参考に総合的に判断する。
  2. 各種曜日調整と閏年調整の適否判定は、推定パラメタのt値等を参考に総合的に判断する。異常値検出は、X-12-ARIMAのOUTLIERコマンドを用いている。
  3. ARIMAモデルの次数選定については、X-12-ARIMAのモデル選定機能等を利用する。
  4. X11パートの設定項目は、総務省「季節調整法に関する各省庁からの報告取りまとめ」に準拠している。

6.利活用事例

「経済財政白書」(内閣府)、「労働経済白書」(厚生労働省)等。

問い合わせ

内閣府経済社会総合研究所景気統計部
電話03-6257-1627(ダイヤルイン)
内閣府 Cabinet Office, Governmentof Japan経済社会総合研究所
〒100-8914 東京都千代田区永田町1-6-1 中央合同庁舎第8号館