皆さんお金は好きですか？〜ドル円を購買力平価説から考えてみる〜

# 皆さんお金は好きですか？
僕は好きです。今回のテーマは"自"ということで、自分の好きなことを書きます。
最近好きなのはお金ですね！

お金が好きなのは社会不適合者すぎた結果22-27までニートだった時代の総収入が500万円だった反動ですね。テヘペロ
さてさて、お金といえば、今や暗号通貨がめちゃくちゃ流行ってますが、やはりグルーバル企業(になる予定)のリブセンスの一員として今回は為替をテーマにしたいと思います。

# 通貨の価値

通貨の価値は何によって規定されるのでしょうか。
[信用]です(キリッ)。と言い切っておきたいところですが、もうちょっと数字的なファクトから考えてみましょう。

通貨の価値を規定する要素としていろいろな説があるのですが、その中にインフレ率である程度説明できるという考えがあります。

## インフレ率で通貨の価値は下落するか？


インフレ率が高くなるその国の通貨は強くなるか弱くなるか、どっちだと思いますか？

弱くなるんですね。

インフレは通貨を弱くします。デフレは通貨を強くします。
ちょっと直感に反しますかね。
だってインフレによって通貨が弱くなるなら次のロジックが成り立ちますね。

「政府のインフレ誘導すれば、その国の通貨価値は下がる。」

目標とするはずのインフレ誘導でなぜ下がるんでしょうか。
     
ここでの理解に役立つのがビッグマック指数という考えです。

##ビッグマック指数

```
ある1ドル100円の年に、ビッグマックが日本で200円、アメリカで2$で売られているとします。
日本円にするとどっちも200円ですね。
20年が経過し、2020年になり、ビッグマックの値段は相変わらず200円でした。
しかしアメリカではインフレが進み物価が二倍まであがり4$になりました。
 ```  

さて、同一の価値のものを同一の値段で売るとするならば、ここでの調整はどうすればいいのでしょうか。
     そうですね。為替ですね。1ドル50円にすることで、日本円でみるとどちらも200円になるわけですね。つまり、実態価値に向かって為替は収斂されていくという考え方ができます。


つまりアメリカでインフレで進んだ結果、ドルの価値が円に対して下がったのですね。
このインフレ率による物価にマーケット上での為替が収斂されていくという考えを購買力平価説といいます。

"インフレ＝いいこと、デフレ=悪いこと"の二元論は正しくないということですね。
この辺の話は[インフレで私たちの収入は本当に増えるのか?](
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%AC%E3%81%A7%E7%A7%81%E3%81%9F%E3%81%A1%E3%81%AE%E5%8F%8E%E5%85%A5%E3%81%AF%E6%9C%AC%E5%BD%93%E3%81%AB%E5%A2%97%E3%81%88%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B-%E4%BD%90%E3%80%85%E6%9C%A8-%E8%9E%8D/dp/4478024340)に詳しいです。

ここまで経済の話しかしてませんねw

やばいっすねｗ

Qiitaの規約に抵触するので、以下技術の話に移しますw

この購買力平価説をまずは検証して、それから未来のドル円の行く末を占ってみましょう。

#  購買力平価説の検証
## ローデータ入手

消費者指数と輸出物価指数を15年分でドル円が説明できるか重回帰分析して見ます。
ローデータはここから拾いました。[国際通貨研究所](https://www.iima.or.jp/research/ppp/index.html#list1)

このローデータを以下のように整形します。

| Year | ドル円 | 消費者物価指数 | 輸出価指数 |
|--:|--:|--:|--:|
| 1983 | 234.34 | 0.79 | 0.73 |
| 1984 | 247.96 | 0.78 | 0.76 |
| 1985 | 202.75 | 0.75 | 0.67 |
| 1986 | 162.13 | 0.72 | 0.63 |
| 1987 | 128.25 | 0.71 | 0.55 |
| 1988 | 123.63 | 0.67 | 0.52 |
| 1989 | 143.62 | 0.66 | 0.55 |
| 1990 | 133.72 | 0.63 | 0.52 |
| 1991 | 128.07 | 0.63 | 0.50 |
| 1992 | 123.98 | 0.61 | 0.48 |
| 1993 | 109.72 | 0.60 | 0.45 |
| 1994 | 100.17 | 0.58 | 0.42 |
| 1995 | 101.86 | 0.57 | 0.42 |
| 1996 | 113.74 | 0.54 | 0.42 |
| 1997 | 129.52 | 0.55 | 0.45 |
| 1998 | 117.4 | 0.54 | 0.42 |
| 1999 | 102.61 | 0.52 | 0.39 |
| 2000 | 112.21 | 0.50 | 0.39 |
| 2001 | 127.32 | 0.49 | 0.41 |
| 2002 | 122.17 | 0.48 | 0.39 |
| 2003 | 107.87 | 0.46 | 0.36 |
| 2004 | 103.82 | 0.45 | 0.35 |
| 2005 | 118.6 | 0.44 | 0.36 |
| 2006 | 117.26 | 0.44 | 0.35 |
| 2007 | 112.28 | 0.42 | 0.33 |
| 2008 | 91.21 | 0.43 | 0.28 |
| 2009 | 89.52 | 0.40 | 0.28 |
| 2010 | 83.38 | 0.39 | 0.25 |
| 2011 | 77.81 | 0.37 | 0.23 |
| 2012 | 83.6 | 0.36 | 0.24 |
| 2013 | 103.42 | 0.37 | 0.27 |
| 2014 | 119.29 | 0.38 | 0.30 |
| 2015 | 121.78 | 0.38 | 0.30 |
| 2016 | 116.01 | 0.36 | 0.29 |
| 2017 | 112.94 | 0.36 | 0.29 |


*消費者物価指数は日米の物価の価格変動の差を表す指数です。
*輸出物価指数はの日米の輸出品の価格変動の差を表す指数です。

このうち、輸出物価指数が加わる1983年から、消費者物価指数と輸出物価指数で重回帰分析してみます。
企業物価指数はP値が高かったので、除外しました。

重回帰分析はgoogle spreadsheetのアドオンを使用しました。
使い方は下記URLで詳細に説明されています。
http://yajiken.tech/2017/01/15/%E3%80%90it%E3%80%91%E5%A4%9A%E5%A4%89%E9%87%8F%E8%A7%A3%E6%9E%90%EF%BC%88%E9%87%8D%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%89%E3%82%92excel%E3%81%A8googlespreadsheet%E3%81%A7%E3%81%9D%E3%82%8C-2/


## 回帰分析結果

| SUMMARY OUTPUT |  |  |  |  |  |  |  |  |
|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|:--|
|  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Regression Statistics |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Multiple R | 0.9784620985 |  |  |  |  |  |  |  |
| R Square | 0.9573880782 |  |  |  |  |  |  |  |
| Adjusted R Square | 0.9547248331 |  |  |  |  |  |  |  |
| Standard Error | 7.907052212 |  |  |  |  |  |  |  |
| Observations | 35 |  |  |  |  |  |  |  |
|  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ANOVA |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  | df | SS | MS | F | Significance F |  |  |  |
| Regression | 2 | 44950.66131 | 22475.33065 | 359.4817743 | 0 |  |  |  |
| Residual | 32 | 2000.68719 | 62.52147469 |  |  |  |  |  |
| Total | 34 | 46951.3485 |  |  |  |  |  |  |
|  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  | Coefficients | Standard Error | t Stat | P-value | Lower 95% | Upper 95% | Lower 95% | Upper 95% |
| Intercept | 92.01939233 | 7.32894922 | 12.55560512 | 0 | 77.09081161 | 106.947973 | 77.09081161 | 106.947973 |
| X Variable 1 | -514.4770993 | 44.26433803 | -11.62283504 | 0 | -604.6406034 | -424.3135952 | -604.6406034 | -424.3135952 |
| X Variable 2 | 724.8007621 | 42.82577552 | 16.92440483 | 0 | 637.5675138 | 812.0340103 | 637.5675138 | 812.0340103 |

結果がめっちゃわかりにくいですねｗｗ

重要な点だけ抽出していきましょう。

-Adjusted R Square

自由度調整済みの相関係数ですね。1になるほど相関度が高くなります。今回は0.95なので死ぬほどたかいですね。

-Intercept
切片です。

-X Variable(n)
傾きです。

-P値、T値
偶然性の高さを示す値です。P値が低くなればなるほど偶然性が排除されます。
T値は、P値と逆相関します。
今回はどちらも0なので偶然性は完全に排除されていますね。


## 回帰式
以上の分析から回帰式は以下のとおりとなります。

```
ドル円の理論値　= -514 * 消費者物価指数 + 725 * 輸入物価指数　+ 92
```
## 結論

長くなりましたが、最後に2017年現在の購買力平価説から考えたドル円の理論値を算出します。
テーブルから2017年のデータを持ってきて数字をあてはめてみると。。。。

なんと！


112円！！！！
ほぼ変わんないですねｗ
当面は買いも売りもしなくていいでしょう。

実際のドル円と理論値は以下の通りです。
消費者物価指数と輸出物価指数からドル円はほぼ予測できると考えて良いのではないでしょうか。

| Year | 実際のドル円 | 購買力平価説から算出した理論値 |
|--:|:--|:--|
| 1983 | ¥234.34 | ¥212.50 |
| 1984 | ¥247.96 | ¥240.45 |
| 1985 | ¥202.75 | ¥195.53 |
| 1986 | ¥162.13 | ¥177.03 |
| 1987 | ¥128.25 | ¥124.21 |
| 1988 | ¥123.63 | ¥121.83 |
| 1989 | ¥143.62 | ¥154.37 |
| 1990 | ¥133.72 | ¥139.87 |
| 1991 | ¥128.07 | ¥132.34 |
| 1992 | ¥123.98 | ¥127.20 |
| 1993 | ¥109.72 | ¥110.99 |
| 1994 | ¥100.17 | ¥95.24 |
| 1995 | ¥101.86 | ¥105.03 |
| 1996 | ¥113.74 | ¥118.62 |
| 1997 | ¥129.52 | ¥133.16 |
| 1998 | ¥117.40 | ¥118.82 |
| 1999 | ¥102.61 | ¥102.90 |
| 2000 | ¥112.21 | ¥117.76 |
| 2001 | ¥127.32 | ¥133.58 |
| 2002 | ¥122.17 | ¥128.44 |
| 2003 | ¥107.87 | ¥114.49 |
| 2004 | ¥103.82 | ¥114.87 |
| 2005 | ¥118.60 | ¥130.61 |
| 2006 | ¥117.26 | ¥121.40 |
| 2007 | ¥112.28 | ¥109.81 |
| 2008 | ¥91.21 | ¥76.11 |
| 2009 | ¥89.52 | ¥86.91 |
| 2010 | ¥83.38 | ¥76.22 |
| 2011 | ¥77.81 | ¥70.60 |
| 2012 | ¥83.60 | ¥78.57 |
| 2013 | ¥103.42 | ¥100.58 |
| 2014 | ¥119.29 | ¥112.74 |
| 2015 | ¥121.78 | ¥114.41 |
| 2016 | ¥116.01 | ¥113.79 |
| 2017 | ¥112.94 | ¥112.96 |



#煽りw
明日はなんと！

最年少上場男、弊社の代表村上が初めてQiitaに登場致します！
どんなレベルの高い記事を執筆するのか今から楽しみですね！
全国のキーターに素敵なクリスマスプレゼントとなるような素晴らしい記事をかいてくれるでしょう！