アジア太平洋研究所資料
１７―０４— 関西独自の景気指標の開発と応用 —２０１７年３月

一般財団法人

アジア太平洋研究所

〈アブストラクト〉
OECD が景気の山、谷といった経済活動の転換点を予測するために開発したCLI(Composite Leading Indicators)を関西経済に当てはめ、景気の状況についての予測を行った。予備的な分析から関西の場合には CI 一致指数と比較しておおむね 3
か月の先行性があることが分かっており、鉱工業生産指数や有効求人倍率といったデータの公表が 2 か月遅れであることから、ほぼ足元の景気を表す指標であると言える。
またこのモデルを用いることで、4 か月先のシミュレーションを行い、それに内閣府が示している景気の基調判断を当てはめることで、改善や悪化などの割合を求めることも可能となった。
さらにこの計算を 1 年間にわたって行ってきたことによって、実際の推計結果との差も明らかになっている。それらの点について検討しながら、より良い推計を行うた
めにはどこが問題でありそれを解決する方法はどのようなものがあるかを検討したい。

〈キーワード〉
景気動向指数、CLI(Composite Leading Indicators)、景気予測、景気の基調判断〈研究体制〉
研 究 統 括リサーチリーダー
リサーチャー
リサーチャー
リサーチャー
オブザーバー
事 務 局

稲田
豊原
根岸
高林
入江
芦谷
橘

義久
法彦
紳
喜久生
啓彰
恒憲
知孝

〈執筆者〉
第１章 関西 CLI の算出
第 2 章 業況判断
第 3 章 関西 CLI の逐次予測
第 4 章 関西の経済状態について予測

アジア太平洋研究所 数量経済分析ｾﾝﾀｰ長
関西学院大学 経済学部教授
関西学院大学 経済学部教授
関西学院大学 経済学部教授
近畿大学 短期大学部准教授
兵庫県企画県民部統計課 参事
アジア太平洋研究所
調査役

豊原
豊原
豊原
豊原

1

法彦
法彦
法彦
法彦

概要
昨年度から試作をはじめて妥当性を検証してきた関西 CLI を、今年度は 1 月から 12月までの毎月ごとに計算し、足元の景気の状況を明らかにするとともに、さらにシミュレーションを行うことで、その状態が今後も継続するのか、局面転換の可能性があるのかなどについても検討できるようになった。さらに今年は各府県で鉱工業生産指数の基準年次を 2005 年から 2010 年に変更する時期にあたりその遡及、年間補正や速報値と確報値などの影響が一定程度見られることがわかった。月次データに基づいて計算する本システムの場合、計算時点で得られるデータはおおむね 2 か月のラグを持っていることから、例えば関西 CLI が 3 か月の先行性を持つときには、実質的に 1 か
月先の経済状態を示すことになり、そこから 4 か月分予測するとほぼ半年先までの経済状態をシミュレーションにより明らかにできることになる。

2

はじめに
景気に先行する指標である CLI（Composite Leading Indicators）は OECD によって開発され、関係各国や地域に対して公表1されており、昨年度の本報告及び豊原（2014）においては兵庫県及び関西各府県において CI 一致指数試算値に対する先行性が示されている。また、現状では各府県による鉱工業生産指数2、厚生労働省によって公表されている一般職業紹介状況(職業安定業務統計)、全国段ボール工業組合連合会による段ボール統計地域別生産動向3などの統計の公表には、おおむね 2 か月前かかっているので、それを用いて計算して得られる CLI が CI 一致指数に対して 3 か月の先行性を持っているとすれば、実質的にほぼ足元または少し先の景気を示していることになる。
本報告書の目的は、これまでの成果を踏まえ、関西地区の CLI を構築することおよび足元の景気をシミュレーションによって予測することである。
そのために以下の順に議論を進める。まず、昨年度用いた方法で、関西の各府県のCLI を計算した上でそれらの加重平均として関西 CLI を 2016 年の 1 月から 12 月まで
求めそのパフォーマンスとそこから得られる景気の山谷について検討する。次に、内閣府が示した業況判断について説明した後、それを関西 CLI に適用して景気の先行きについて調べる。さらに、１年にわたって求められた関西 CLI をそれぞれ用いて１か月先の値を推計し、それが現実の値に対してどれほど当てはまっているかを予測範囲の中に入っているかを通じて検討する。そして足元少し先の関西の経済状態について予測した後に、今後の課題についてまとめる。

1
2

http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=MEI_CLI
大阪府；http://www.pref.osaka.lg.jp/toukei/iip/
兵庫県；http://web.pref.hyogo.lg.jp/kk11/ac08_2_000000040.html
京都府；http://www.pref.kyoto.jp/tokei/monthly/kokogyo/kokogyotop.html
滋賀県；http://www.pref.shiga.lg.jp/c/toukei/iip/index.html
奈良県；http://www.pref.nara.jp/item/32323.htm
和歌山県；http://www.pref.wakayama.lg.jp/prefg/020300/iip/index.html
福井県；http://www.pref.fukui.lg.jp/doc/toukei-jouhou/koukougyou/iip.html

3

http://zendanren.or.jp/data/

3

第１章

関西 CLI の算出

まず、昨年度行った CLI の算出方法について示す。CI の先行指数を公表している大阪府、兵庫県、奈良県において共通に採用されている指標のうち、すべての府県で入手可能な「在庫率指数」4と「新規求人数」、さらに関西地区の段ボール生産量の季節調整値を用いて、OECD が CLI を計算するためのプログラムとして公表している CACISd5を用いて、各府県の CLI を計算6する7。次にそれらの値を関西経済に占める県民所得の大きさに従い、大阪府 47.3%、兵庫県 23.5%、京都府 12.7%、滋賀県 7.4%、奈良県4.5%、和歌山県 4.6%の加重平均を求めた指数を関西 CLIとする。以下に今年度計算

した関西 CLI を用いて、景気の状況についてまとめた。そして観測期間ごとに
Bry-Boschan 法によって景気の山谷を求めたものが表 1 であり、CLI のグラフとともに景気の下降局面に影を付けたグラフが以下の図 1、2 である。
これらの図表から、以下のことがわかる。
・リーマンショックによる景気の谷が 2009 年 4～5 月にある（概ね内閣府の景気基準
日付8の第 15 循環開始の山に相当）。
・その後の山が 2011 年 2 月に見られる（概ね第 15 循環の山に相当）
・2012 年末から 2013 年はじめにかけて景気の谷が見られる（概ね第 15 循環終了の谷に相当）・2014 年初頭に景気の山が見られる。これは消費増税に備えての行動によると思われる。
・2015 年はじめに景気の谷が見られる。これは前年の消費増税に対する反動であろう。

表１ Bry-Boschan 法による景気の転換点と下降局面の継続月数4

この指数が公表されてない京都府と滋賀県においては 在庫指数／出荷指数 として求めた。

5

https://community.oecd.org/community/cacis からダウンロード可能6

奈良県と和歌山県は「新規求人数]と「段ボール生産量」から計算

7

以下の計算では特に明示している部分を除いて R を用いた

8

http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/150724hiduke.html

4

200801-201601
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2200801-201602
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2200801-201604
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月
p200801-201605
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2015年12月 10200801-201606
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2015年12月 10200801-201607
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年1月 11

200801-201608
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年1月 11

200801-201609
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年1月 11

200801-201610
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年1月 11

200801-201611
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年3月 2011年8月 5
T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年1月 11

200801-201612
T 2009年4月 2009年6月 2
P 2011年2月 2011年8月 6T 2012年12月 2012年11月 -1
P 2014年1月 2014年3月 2
T 2015年2月 2016年7月 17

T
P
T
P
T

200801-201603
2009年4月 2009年6月 2
2011年2月 2011年8月 62013年1月 2012年11月 -2
2014年1月 2014年3月 22015年2月p※各表の 1 行目は対象期間、1 列目は景気の山(T)谷(P)を、2 列目は 1 列目に対応する関西 CLI の時点を 3 列目は 1 列目に対応する関西 CI 一致指数試算値の時点を、4 列目は関西 CLI の先行月
数をそれぞれ示す。

このように、CLI を用いて行った景気の山谷が実際にあった景気変動とほぼ同じ動きをしていることから、CLI を用いた分析に妥当性があると考えられる。

5

200801-201602(CLI)

96

98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201601(CLI)

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2012

2014

2016

200801-201604(CLI)

96

96

98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201603(CLI)

2010

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2010

2012

2014

2016

図１．2008 年 1 月から 2016 年１～４月までの関西 CLI とそれに基づく景気の下降局面
200801-201606(CLI)

96

96

98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201605(CLI)

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2012

2014

2016

200801-201608(CLI)

96

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98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201607(CLI)

2010

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2010

2012

2014

2016

図 2．2008 年 1 月から 2016 年 5～8 月までの関西 CLI とそれに基づく景気の下降局面

6200801-201610(CLI)

96

96

98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201609(CLI)

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2012

2014

2016

200801-201612(CLI)

96

96

98

98

100

100

102

102

104

104

200801-201611(CLI)

2010

2008

2010

2012

2014

2016

2008

2010

2012

2014

2016

図 3．2008 年 1 月から 2016 年 9～12 月までの関西 CLI とそれに基づく景気の下降局面

なお、これらの結果については景気のサイクルの長さや局面の長さを設定することによってより小さな局面に分解することも可能である。

7

また、これらの図表から以下のこともわかる。
・景気の山は、関西 CLI が計算された期間については 2 回とも先行しその平均月数
は 4 か月程度である。
・景気の谷については遅行の場合が 1 度あるものの、概ね 4 か月先行している・対象期間が延びるに従って、関西 CI 一致指数試算値の谷に対する認定時点が遅くなっているのはその時期の値がほぼ変化していないためであると推量される

これらのことから、CLI でみた景気の山と谷が実際の経済よりも３，４か月程度先行するといえ、実際に計算可能なデータが得られるまでに２，３ヶ月程度のラグがあることを考えると、CLI は実体経済のまさに現状またはその１か月先の状況を表しているとみなすことができる。
また、各推定値について 2015 年 12 月から最新観察値までを描いたものを図 4 に示す。この図は 2015 年 12 月を 100 とするように基準化しているが、明らかに 3 月までは下落傾向にあるものの、4 月以降は上方に向かい 9 月頃にやや上向きのスピードは落ちるものの、年末にかけて回復の度合いが進んでいることが明らかとなった。

図 4．推定時期の異なるモデルの 2015 年 11 月以降の推移(各系列毎に 2015 年 12 月を 100 としている)

8

第２章

業況判断

次表は、内閣府が示した業況判断9の定義と基準である。
表 2 基調判断の定義と基準（内閣府 CI の「基調判断」について（景気統計部 平成 23 年 11 月 7 日 別紙）
基調判断
①改善

定義
基準
景気拡張の可能性が高いことを示す。
原則として3ヶ月以上連続して、3ヶ月後方移動平均が上昇した場合。
景気拡張の動きが足踏み状態になっている可 3ヶ月後方移動平均の符号が変化し、1ヶ月、2ヶ月、または3ヶ月の累積で②足踏み能性が高いことを示す。
１標準偏差分以上逆方向に振れた場合。
事後的に判定される景気の山・谷が、それ以前 7ヶ月後方移動平均の符号が変化し、1ヶ月、2ヶ月、または3ヶ月の累積で③局面変化の数か月にあった可能性が高いことを示す。 １標準偏差分以上逆方向に振れた場合。
④悪化
景気後退の可能性が高いことを示す。
原則として3ヶ月以上連続して、3ヶ月後方移動平均が下降した場合。
景気後退の動きが下げ止まっている可能性が 3ヶ月後方移動平均の符号が変化し、1ヶ月、2ヶ月、または3ヶ月の累積で⑤下げ止まり高いことを示す。
１標準偏差分以上逆方向に振れた場合。

表にあるように基調判断は「①改善」、「②足踏み」、「③局面変化」、「④悪化」、「⑤
下げ止まり」に分かれ、3 か月後方移動平均を計算してそれが 3 か月連続上昇の場合
は「①改善」、3 か月連続下落なら「④悪化」とする。それ以外の場合例えば当該前月まで「①改善」で当該月が下落、つまり直近 3 か月中 2 か月が上昇で 1 か月が下落の場
合には、1～3 か月累積の変動幅のいずれかが 1 標準偏差以上であれば「②足踏み」、そう
でない場合判断を変更しないということで「①改善（前月踏襲）」となる。同様に当該前月まで「④悪化」で、当該月が上昇、つまり直近 3 か月中 2 か月が下落で 1 か月が上昇の場合には、1～3 か月累積の変動幅のいずれかが 1 標準偏差以上であれば「⑤下げ止まり」、そうでない場合判断を変更しないということで「④悪化（前月踏襲）」となる。また「③局面変化」となるのは 7 か月移動平均の符号の変化と 1～3 か月累積の変動幅のいずれかが 1 標準偏差以上の場合である。
2016 年 12 月のデータを用いた 2015 年 7 月以降の毎月の基調判断は次のようになる。
この表では右側の 2 列に基調判断をそれに至った理由とともに示している。

9

http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/111107kityohandan.pdf
9

表 3 関西 CLI による 2015 年 7 月以降の基調判断
関西CLI

単 月
前月差

後方3ヶ月移動平均
前月差

後方7ヶ月移動平均
前月差

201501
201502
201503
201504
201505201506201507
20150820150920151020151199.31699.30599.31699.36299.44199.53999.61399.66199.692
99.69599.670-0.0118
0.01100.04630.07880.09800.07450.04780.03120.0027-0.0246

99.31299.32799.37399.44799.53199.60499.65699.68399.6860.01520.04540.07440.08380.07350.05120.02720.003199.38099.41399.46299.51899.572
99.616

0.03340.04930.05540.05420.0441

201512
201601
201602
20160399.62999.59399.58199.626-0.0415-0.0354-0.0126
0.045099.66599.63199.60199.600-0.0211-0.0338-0.0298-0.001099.64399.65199.64699.6410.02690.0078-0.0046-0.0050

20160499.7180.091699.641

0.041499.6450.0036201605
201606201607
201608
201609201610201611
20161299.81399.908100.008
100.127100.244100.388
100.571
100.756

0.09590.09500.09910.11890.11730.14470.18270.184699.71999.81399.910100.014100.126
100.253
100.401100.572

0.07750.0942
0.09670.10430.11180.12700.14820.1706
標準偏差0.057999.662
99.69699.75099.82699.920100.029100.151100.286

0.01690.03400.05410.0761
0.09470.10890.12190.1346
標準偏差0.0425基 調 判 断左記判断に至った理由

改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が4ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が5ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が6ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善「基調判断の基準」のいずれにも該当せず（前月踏襲）
悪化
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で下落悪化
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で下落悪化
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で下落
悪化「基調判断の基準」のいずれにも該当せず（前月踏襲）
3ヶ月後方移動平均前月差「0.0775」が、下げ止まりその一標準偏差「0.0579」を超過
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇
改善
3ヶ月後方移動平均が3ヶ月連続で上昇

この表にあるように、3 か月以上連続で 3 か月移動平均に符号が変わらない場合には明確に「改善」（増加の場合）、「悪化」（減少の場合）と言えるが、それ以外の場合には変動幅が小さければ「改善（前月踏襲）」「悪化（前月踏襲）」、変動幅が大きければ「下げ止まり」となっていることがわかる。つまり 2015 年 2 月に景気の谷を迎えた経済は回復基調にあり未だ景気の山を迎えていないが、この表では 2016 年 1 月から 4 月まで悪化の状況にあったことがわかる。ただその規模は比較的小さなものであったことも合わせて指摘できよう。

10

第３章

関西 CLI の逐次予測

本章では、2016 年 1 月から 11 月の結果をそれぞれ用いて 1 か月だけ先の結果を予測し、実際の値と比較することで、本指標がどれだけの精度を持っているかを検討する。その際に考慮する必要があることとしては、CLI 自体が質的変数（数値と数値との比較だけではどちらが正しいかを決定できない）であり異時点間の比較を容易に行えないということである。そこでここでは次のステップを取ることにした。
1)t 期における t+1 期の CLI(=CLIt-1(t|CLIt-1))を推計し、その成長率の 95％、99％の範囲を計算

CLI t 1 (t  1)  CLI t 1 (t )2）t+1 期に観察される CLI(=CLIt+1(t+1))を用いて t 期からの成CLI t 1 (t )長率を計算
3）上記の１）の範囲に 2）が属しているかを検討
それらの結果をまとめたものが次表である。
この表から、以下のことがわかる。
1) t+1 期の増加率は、99%の区間には 11 個中 9 個（約 82%）、95%の区間では 11 個中 8個（約 64%）が t 期における 1 期先の予測増加率の区間に属していた。
2）外れた期間について見ると、2016 年 1 月と 8 月（95%のみ）については過大推定、11 月については 0.09 と大きく過小推定していた。前者については 1 月が景気の基調判断が「悪化」になった時期であることを考慮すると推計したモデルの妥当性10を検討するとともに採用系列の下方感応性の検討も必要であろう。それに対して 8 月については 99%の区間に入っていることから、特段の対応は必要ないと判断できる。さらに 11 月については 0.09 も離れていたが、これは季節調整などのデータ年次更新
による影響も大きいと考えられる。

10

今回採用したのは ARIMA(2,0,2)

11

表 4 前期データに基づく 95～99％の予測範囲と観察値

時点t で時点 t +1 の推定増加率

99%
95%
99%
95%

時点t +1でのt からの増加率
CLIt (t  1 | CLIt )  CLIt (t )CLI t 1 (t  1)  CLI t 1 (t )CLIt (t )CLI t 1 (t )2016年1月-0.00018
0.00143-0.00131
0.00001
0.001242016年2月-0.16749-0.14850

99%95%-0.24956-0.1741599%
95%-0.48920-0.34641

99%
95%-0.23639-0.1571699%
95%-0.16111-0.0844999%
95%-0.11869-0.09971

99%
95%0.01846
0.03556

99%
95%-0.09134-0.07071

99%
95%-0.56413-0.41992

99%
95%-0.07658-0.05566-0.00862-0.02762

2016年3月
0.381190.30578
2016年4月
0.705210.562422016年5月
0.42635
0.347122016年6月
0.47978
0.403172016年7月
0.04005
0.02107
2016年8月
0.161460.14437
2016年9月
0.081250.06062
2016年10月
0.642150.49794
2016年11月
0.098410.07749

12

判定

❌
❌

-0.08000○○

0.08000○○

0.06000○○

0.17000○○-0.02000○○

0.10000○○

0.03000○❌

-0.02000○○

0.00000○○

0.19000❌
❌

第４章

関西の経済状態について予測

最後に、2016 年 12 月の関西 CLI を用いて関西の 2017 年前半の状況について予測する。 まず昨年度の報告で示したように 2016 年 12 月の関西 CLI が CI 一致指数試算値に対して 3 か月の先行性を持っているとすると、2017 年 3 月の経済状況を表していると考えられることから、それらを用いて 4 か月先のシミュレーションをすれば 7 月頃
までの状況を推測できることになる。そのために、各府県の CLI を用い、それぞれについて推計した上で各誤差項を再帰的に用い 4 か月先までのシミュレーションを
1000 回行い、それらの加重平均として関西 CLI を求めた。そして各回ごとにそれぞれの 3 か月移動平均と 7 か月移動平均を求め表 2 の基準に従って基調の予測を行った。
その結果をまとめたものが次の図である。
100

基 調 の 予 測 （基準点； 201612 ）

0

20

40

60

80

下げ止まり*
下 げ 止ま り
悪 化*
悪化
局面変化 下方*
局面変化 下方
局面変化 上方*
局面変化 上方
足 踏み *
足 踏み
改 善*
改善

201701

201702

201703

201704

図 5 2017 年前半の基調判断予測

この図から、今年の 7 月頃までの基調判断は、上半期前半は改善の可能性がかなりあるものの、中盤にかけては足踏みの可能性が大きくなっていることがわかる。

13

おわりに
昨年に続き、今年度も景気の変動に先行する指標を作成してきた。更にシミュレー
ションで関西 CLI を予測することによって、足元少し先の景気の基調がどのように動く可能性が高いのかを試算することができた。これは、モデルの妥当性を 1 年間分遡って検証したこととあわせて、今後の CLI 利用法について一つの可能性を示せたのではないかと考えている。
ただ、利用できるデータが速報値を中心としており、さらに今年が鉱工業生産指数の基準年次変更（2005 年基準から 2010 年基準へ）にあたっていたことから、観察時
期ごとで計算結果に変動が見られた。そして 1 つの期間に対しては基調判断などは容易に行えるものの、異時点間の比較には、データが速報値から確報値に変わることなどを考慮するなど工夫が必要であった。今後は、変数の入れ替えも含め、安定的な結果が得られるようなモデルを検討する必要があろう。
とくに予測を安定的なものにするためには、データの入手可能性や景気の感応性について留意しながらも、景気の足踏み時または下げ止まり時のどちらかに適切に反応するような経済指標の検討も必要となろう。

14

参考文献
＜web＞

OECD

Composite Leading Indicators

http://www.oecd.org/std/leading-indicators/
内閣府

景気動向指数

http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/menu_di.html
兵庫県と関西学院大学産業研究所の兵庫県版 CLI に関する連携プロジェクト
http://www.kwansei.ac.jp/i_industrial/i_industrial_010419.html＜論文＞
Bry, Gerhard and Charlotte Boschan, Cyclical Analysis of Time Series: Selected
Procedures and Computer Programs, Technical Paper 20,NBER,1971
Nilsson, Ronny and Gyorgy Gyomai, OECD SYSTEM OF LEADING INDICATORS : Methodological
Changes and Other Improvements, November 2007, available at:{ http://kolloq.destatis.de/2007/gyomai-nilsson/_oecd.pdf
Nilsson, Ronny and Gyorgy Gyomai, Cycle Extraction: A Comparison of the Phase Average
Trend Method, the Hodrick-Prescott and Christiano-Fitzgerald Filters, OECD
Statistics Working Papers 2011/4, OECD Publishing,2011.
豊原法彦, 「兵庫県 CLI（Composite Leading Indicators）の試作について」、『経済学論究』第 68 巻 3 号(2014 年 12 月)

15研究会記録２０１６年５月２５日（水）第 1 回 研究会
・研究計画の概要説明、意見交換
・足下の景況感について意見交換
・日本経済予測・関西経済予測の報告

２０１６年８月２４日（水）第２回 研究会
・試作 CLI について報告、意見交換
・足下の景況感について意見交換
・日本経済予測・関西経済予測の報告

２０１６年１１月２２日（火）第３回 研究会
・試作 CLI について報告、意見交換
・足下の景況感について意見交換
・日本経済予測・関西経済予測の報告

２０１７年２月２２日（水）第４回 研究会
・研究成果の報告
・足下の景況感について意見交換
・日本経済予測・関西経済予測の報告

16

「関西独自の景気指標の開発と応用」報告書
発

行日

2017（平成 29）年 3 月

発

行

所

〒530-0011
大阪市北区大深町３番１号
グランフロント大阪
タワーＣ

ナレッジキャピタル

７階

一般財団法人

アジア太平洋研究所

Asia Pacific Institute of Research(APIR)
TEL（06）6485-7690（代表）FAX（06）6485-7689
発

行

者

榎

原

則
ISBN

之
978-4-87769-678-8