2017 年 2 月 21 日
日本経済研究センター

エコノミストの予測プロセスを調査－所属ごとの微妙な差、明らかに－
ＥＳＰフォーキャスト調査には、日本を代表するエコノミスト約 40 人が参加している。それらのフォーキャスターが日頃、どのように予測をしているのか、実施体制やプロセスを尋ねる「予測スタイル調査」を実施した。フォーキャスターの所属は 7 割が金融系で残りが事業法人系だった。金融系はさらに債券、株式といった市場部門と、研究所などの調査専門部署に分かれる。こうした所属や担当業務ごとに予測の進め方や考え方に微妙な差があることがわかった。調査は 1 月 17 日から 24 日まで実施、38 人から回答を得た。

（別紙の「単純集計表」、「クロス集計表」もご参照ください）《主な結果》◆フォーキャスターの横顔と組織 年齢・キャリア――平均は 40 代で、経済予測を始めてからの年数は 16 年だった。経済・経営系の学部を卒業した割合は、若い層ほど多かった。
 組織①――予測チームは平均で 3 人。上司の承認なしに判断が大勢だった。
 組織②――海外予測を「自分で決める」は半分だった。
「社内見通しを使う」
は金融系で多く、事業法人では社外情報も利用する傾向があった。
◆予測のプロセス 積み上げかトップダウンか――ＱＥ（ＧＤＰ速報）予測は積み上げ型が多く、予測レンジが先になるほどトップダウンになる傾向があった コンセンサスへの意識――「平均寄りに修正する」は金融系で少なかった。
 関数か定性判断か――併用が大部分だが、市場との接点が多いフォーキャス
ターでは「判断」型が相対的に多かった。ベテランほど回帰式を利用する傾向が高まり、マクロモデルの利用度が下がる傾向があった。
 長期の物価予測――賃金を拠り所とする回答が多く、量的指標や物価目標を重視する回答は少なかった。
◆エコノミストの働き方や経済観
 求められる役割――数字の予測に加え、景気局面や政策転換の予測が大きなウエートを占めているフォーキャスターが多かった。
 物価上昇率は高い方が良いとの回答は、市場系のエコノミストで多かった。
 潜在成長率の見立ては若いフォーキャスターほど低めだった。

http://www.jcer.or.jp/- 1 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》Ⅰ

フォーキャスターの横顔と組織① 平均は 40 代、16 年のキャリア――債券系でベテランが多くフォーキャスターの横顔を探ってみよう。年齢は 40 代と 50 代がそれぞれ 38％、30代が 19％、60 代以上が 5％となった、経済予測に携わってからの平均値は 16 年だった。所属別にみると、債券業務と接点の多いフォーキャスターは「20 年以上」のキャリアを持つ割合が高く、ベテランが揃っている。逆に事業法人系は、「10 年未満」が 4 割を占めている。経験年数の最大値は37 年、最小値は１年だった。
Ｑ１．年齢は30代

40代

Ｑ２．経済予測に携わって何年になりますか

50代

60代以上

10年未満

10～19年

20年以上

4060
80
100（構成比％）

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）

全体（n＝37）

18.9

37.8

37.8

5.4
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝10）050

100020（注）金融は「接点の多い業務」で分類。研究所は親会社の業態で回答。
無回答があるため、合計のｎ数が全回答者数に一致しない場合がある。

② 学部は「経済・経営」が３分の２――若いほど経済色強く大学（院）での専門を聞いたところ、経済・経営系が 65％と全体の３分の２を占めた。その他の文系が２割強、理系は 14％だった。若い世代ほど、経済・経営系の回答が多かった。以前は社命で調査部門に配属になることも多かったが、近年は専門職化する傾向が強まっているのかもしれない。
Ｑ３．大学（院）での専門は何でしたか
経済
経営系

その他
文系

経済
経営系

理系

その他
文系

理系

30代（n＝7）
全体（n＝37）64.9

21.6 13.5

40代（n＝14）
50代以上（n＝16）

020

40

6080

1000（構成比％）

2040

60

80
100（構成比％）http://www.jcer.or.jp/- 2 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》③ 所属は 7 割が金融系――うち半分は市場部門どの業態に属しているかを聞いたところ、金融系が全体の 7 割を占め、残りが事業法人系だった。研究所として組織が独立している場合は、親会社の業態で答えてもらっている。金融系の回答者にはさらに「接点の多い金融業務」を尋ねた。無回答を除くと、債券・株式の市場系業務と、金融業務全般が同数だった。市場系では債券系のエコノミストが本調査に多く参加している。
Ｑ４．所属はどこですか ／ Ｑ４b．接点の多い金融業務は何ですか
金融・債券

金融・株式

金融系

71.1

全体（n＝38）

23.7

金融系（n＝27）
0

金融・全般

事業法人

28.9

10.5
20

金融・無回答

34.2
40

2.6
60

80

100（構成比％）（注）金融は接点の多い業務で分類。研究所は親会社の業態で回答。

④ 予測チームは平均で 3 人
予測チームの人数を、日本経済の予測に関与している人数で答えてもらった。平均値は 3 人で、中央値は 2 人だった。最も多かったのは 10 人で、一部にそうした大所帯の組織があるため、中央値よりも平均値が大きくなっている。所属別にみると、債券系で「1 人」の割合が他のグループに比べて多く、「4 人以上」は少ない。事業法人系は「2人」、株式系は回答数が少ないが「4 人以上」が多かった。
Ｑ５．予測チームは何人ですか
１人

2人

3人

１人

4人以上

2人

3人

4人以上

40

60

80
100（構成比％）

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）

全体（n＝38）

21.1

34.2

15.8

28.9
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）

050

100

020
（注１）日本経済の予測に携わる人数（注２）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

http://www.jcer.or.jp/- 3 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑤ 市場系は「上司の承認なしで」予測を決めるのに、予測に直接加わっていない上司の承認が必要かを尋ねた。必要と答えたのが全体の 13％で、残りは「予測チームで決める」だった。年齢との関係をみると、フォーキャスターの年齢が若いほど、上司の承認を必要としており、これは自然な結果だ。所属別にみると、債券・株式の市場系では、全員が「予測チームで決める」だった。
「金融・全般」ではやや「上司の承認」が多くなっている。
Ｑ６．予測を決めるのに予測に直接加わっていない上司の承認が必要ですかチームで決める

チームで決める 上司が承認
30代
（n＝7）

上司が承認

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）

40代（n＝14）

同・全般（n＝13）

50代以上（n＝16）

事業法人（n＝11）020

406080010020406080100（構成比％）（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

⑥ 海外予測、「自分で」が半分――非金融は社外情報も利用国内に劣らず海外経済を見極めることも重要だ。海外見通しをどのように予測しているかを尋ねたところ、およそ半数は「チームで独自に」決めると答えた。「社内見通しを使う」は金融系で多かった。「国際機関や海外民間予測にならう」ことが多いのは、事業法人系で、4 割以上が社外情報を参考にしている。
Q7．海外見通しをどのように設定していますか
チームで独自に社内見通しを使う

国際機関
予測にならう

海外民間
予測にならう金融系（n＝27）
事業法人系（n＝11）
020

40

60

80

100
（構成比、％）

http://www.jcer.or.jp/- 4 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》
Ⅱ

予測のプロセスは⑦ 為替や原油、横置きが 2 割強予測のプロセスをいくつかの角度から尋ねた。円相場や原油価格の予測・設定について、「足元に近い水準で横延ばしする方」だと答えたのが、円相場では全体の 22％、原油価格では 24％だった。全体の約 8 割は「何らかのシナリオや分析に基づき方向性や変化を考える方だ」と答えた。所属別に見ると、金融・全般で「方向性」派がやや多い。
債券系は相対的に「横延ばし」派が多いようだ。
Ｑ８．円相場や原油価格をどのように設定していますか
原油価格の予測

円相場の予測足元に近い水準で横延ばしシナリオや分析に基づき方向性出す

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）0204002040
6080100（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

6080100（構成比、％）⑧ ＱＥ予測は積み上げ型――先になるほどトップダウンＧＤＰ（国内総生産）の予測をする際、最初に大づかみにＧＤＰを決めてその後に内訳を決める方（トップダウン）か、逆に内訳を積み上げてＧＤＰを決める方かを聞いた。
予測のレンジを「次年度」「半年程度先」「ＱＥ（速報）」の 3 つに分けて尋ねた。次年度予測では、「やや」も含めると、約 3 割のフォーキャスターが「トップダウン」と答えた。一方、ＱＥ（速報）の予測ではトップダウンは 1 割未満にとどまり、「ボトムアップ」が「やや」を含めて９割を占めた。半年程度先の予測は両者の中間だが、「次年度」に近いように見える。ある程度答えがばらついた「次年度予測」について所属別の差をみたところ、債券系でトップダウン派が多いのが目立った。
Ｑ９～Ｑ11．GDP予測を詰める時、どちらの方向から考えますか
トップダウン←ややどちらともやや→ボトムアップ

金融・債券（n＝9）

次年度の予測
半年程度
先の予測
ＱＥの予測

同・株式（n＝4）
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）
020

40

6080

100020（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

4060 80 100（構成比、％）

http://www.jcer.or.jp/- 5 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑨ 「コンセンサス寄りに」、金融系で少なくコンセンサス（平均予測）に近づけようと予測値を修正するか尋ねた。はっきりと「近づける」との回答は少なかった。金融系では「自分の見通しにこだわる」タイプが多かった。
「やや」も含めると、債券系ではＱＥ予測で「自分にこだわる」が 9 割を占めた。
Ｑ13．コンセンサスに近づけようと予測を修正しますか
近づける←やや

どちらとも

やや→

自分にこだわる

ＱＥの予測

ＧＤＰの年度予測
金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）
02040

60

80

100

02040

（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

6080100（構成比、％）⑩ 「頻繁な修正」、ためらうが 2～3 割
予測を前回（前月）から変える時に、修正をためらうかと聞いた。あまり頻繁に変えないようにするは「やや」を含めて、ＧＤＰやＣＰＩ（消費者物価指数）の予測で 3 割程度、為替や原油価格の予測では 13％だった。
「ためらわずに修正する」は「やや」を含めて、ＧＤＰやＣＰＩで 5 割程度、為替や原油価格では 6 割強だった。
Ｑ14．予測を前回から変える時にどう思いますか
頻繁に変えないようにする

←やや

どちらとも

やや→

ためらわずに修正する

ＧＤＰ
ＣＰＩ
為替や原油
020406080100（構成比、％）

http://www.jcer.or.jp/- 6 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑪ 判断と関数、ミックスが８割強――市場系では判断重視が多め
予測の際に「定性的な判断」と「関数やモデル」のどちらを重視するかという問いに対しては、84％が両者を併用していると答えた。併用者のうち、「定性判断をもとにし関数モデルで補う」が 45％、「関数モデルを基本にし定性判断で補う」が 40％だった。
「基本的に判断をもとにしている」は 13％、
「基本的に関数・モデルをもとにしている」は 3％だった。
「判断が基本」との回答は、50 代以上と、債券・株式市場との接点が多いフォーキ
ャスターで高めだった。理系出身者でも意外なことに高い傾向があった（ただし回答数は 5）。逆に「関数モデルを基本に判断で補う」が多いのは、年齢では 40 代、大学の学部では経済・経営系以外の「その他文系」が多かった。
欧州中央銀行（ＥＣＢ）が 2014 年に実施した同種のアンケート調査（注）では、「両者併用」が 60％、「判断が基本」は 24～26％、「関数・モデルが基本」が 14～16％となっており、「判断」「関数・モデル」それぞれのどちらかを基本に置くタイプの回答が今回調査よりも高かった。
（ 注 ） European Central Bank, ‘ Results of the Second Special Questionnaire forParticipants in the ECB Survey of Professional Forecasters’ in the January 2014
issue of the ECB’s Monthly Bulletin. 予測期間を 1 年以下と 1～3 年程度に分けて聞いているため、回答に幅がある。
Ｑ15．予測する際に「関数やモデル」と「定性的な判断」のどちらをもとにしていますか判断が基本

判断が基本で関数モデルで補う

関数モデルが基本で判断で補う

関数モデル
が基本

30代
（n＝7）
全体
13.2（ｎ＝38）

44.7

39.5

2.6

40代
（n＝14）
50代以上（n＝16）

050

10040

60

80

0204060
80 10002040（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

6080
100（構成比、％）

経済経営系（n＝24）
その他文系
（n＝8）
理系
（n＝5）

020

100

金融・債券
（n＝9）
同・株式
（n＝4）
同・全般
（n＝13）
事業法人（n＝11）

http://www.jcer.or.jp/- 7 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑫ どんな関数・モデルを使うか――ベテランほどモデルより回帰式を愛用か使用している関数やモデルの具体的な内容を尋ねた（回答者 33 名、複数回答）。通常の回帰式が 79％、時系列分析 36％、マクロ計量モデル 61％だった。経験年数による違いを見ると、「通常の回帰式」の利用が「20 年以上」のベテランで多く、逆に、「マクロ計量モデル」は若手・中堅では多く、ベテランでは少ないという傾向があるようだ。
所属別には、概して金融系ほど回帰式の利用が多く、「金融・全般」では特にその傾向が強かった。
ＥＣＢアンケート（回答者 33 名、複数回答、１年以下の予測を対象）では、回帰式55％、時系列分析 48％、IS-LM,AS-AD やその他 structural 27％、Factor 12％、DSGE 6％などとなっており、時系列分析がやや多く、マクロ計量モデル系がやや少なかった。
Ｑ15b．どんな関数・モデルを使っていますか（複数回答）
通常の回帰式全体（n＝33）
通常の回帰式
時系列分析
マクロ計量モデル

60.6
0

同・株式
（n＝3）

10～19年
(n=9)

36.4

100

マクロ計量モデル

金融・債券（n＝10）

10年未満
(n=8)

78.8

時系列分析

同・全般
（n＝12）

20年以上(n=16)

事業法人（n＝10）
0 20 40 60 80 100

0 20 40 60 80 100（本設問回答者に占める比率、％）（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

⑬ 項目間の整合性――大所帯ほど「連動あり」
ＣＰＩと円相場・原油価格、ＣＰＩとデフレーター、実質輸出入と経常収支など、予測項目間の整合性をとる工夫をしているかを尋ねた。5～7 割は連動する仕組みを設けており、残りのフォーキャスターも全員が意識はしていると答えた。例えば、ＣＰＩと円相場・原油価格の関係については、予測チームが 4 人以上の場合は 9 割以上、3 人の場合は 8 割以上が連動ありと答えており、大所帯ほど「連動」させる仕組みを設けていた。

http://www.jcer.or.jp/- 8 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》

Ｑ１６．項目間の整合性をとる工夫をしていますか
連動する仕組みを設けている

意識はしている

チームの人数
ＣＰＩと円・原油

１人（n＝8）

ＣＰＩとデフレータ2人（n＝13）
3人（n＝6）

実質輸出入と経常収支（ｎ＝38）

4人以上（n＝11）020406080 100

0204060 80 100（構成比、％）⑭ 長期のインフレ予測――賃金を頼りに5 年先のＣＰＩ上昇率を予測するとしたら何を拠り所にするかを尋ねた。賃金のトレ
ンド、ＣＰＩ実績値のトレンドが共に 79％（ＥＣＢアンケートではそれぞれ 54％、38％）と最も多く、次いで物価連動債やインフレ・スワップレートに織り込まれたインフレ率と日銀の物価目標がそれぞれ 29％（同 43％、81％）、他のアンケート調査が 24％（同38％）、量的指標 13％（同 38％）、財政指標が 5％（同 19％）と続いた。
2014 年にＥＣＢ（欧州中央銀行）が実施した調査と比べると、今回の調査では、より賃金予想を重視し、中銀の物価目標や量的指標はさほど重視しないという特徴がみられた。ただし、今回は日銀の「異次元緩和」が始まってから 4 年近く経過してからの調査であり、調査時期や環境が異なる点に留意する必要がある1。
Ｑ17．5年先のインフレ率を予測するとしたら、何を拠り所にしますか（複数回答）（回答者に占める比率、％）
1009078.978.9807060504028.928.93020100
賃金のCPI実績値 物価連動債 日銀のトレンドのトレンドなど
物価目標

23.7
13.2

他の
アンケート

量的指標

5.3
財政指標

1

質問の原文は、Which of the following information do you typically use to form your longer-term(five years ahead) inflation expectations? と「インフレ期待」という言葉を使っている。
http://www.jcer.or.jp/- 9 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》
Ⅲ

エコノミストの働き方⑮ 数字より「局面・政策」予測が優先のケースもエコノミストとして、今のポジションで求められる役割について尋ねた。全体を 10点として 6 項目に配分してもらったところ、「景気局面や政策転換を予測」（2.6）が「予測を出し説明」（2.4）を上回り、最も多かった。次いで「データを整理説明」（1.7）
、「予測（数値）を当てる」（1.2）、「人材育成」（1.1）、「政策の提言」（1.0）と続いた。
業種や担当別にみると、債券系では「局面・政策転換を予測」のウエートが高く、「予測（数値）を当てる」が低め。金融・全般や事業法人では「予測を出し説明」の割合が高かった。
Ｑ18．今の立場で求められる役割は何ですか、10点を配分してください
予測を出し説明
全体（n＝38）

数値予測を当てる
2.4

局面や政策転換を予測

データを整理説明

2.6

1.7

1.2

政策の提言
1.0

人材育成
1.1

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）0246（注）金融は接点の多い業務で区分。研究所は親会社の業態で回答。

810（10点を配分）

http://www.jcer.or.jp/- 10 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑯ 予測に割く時間は２割程度――「統計」や「金融資本市場」の分析にも注力業務の時間配分を尋ねた。エコノミスト業務に割いている時間の合計を 10 点とし、各業務に割り振ってもらった。リポート作成や講演・プレゼンなどは、それぞれの項目に含めて答えてもらった。
最も高かったのは「経済統計（実績値）の分析・評価」（2.5）だった。それに続くのが「予測の作成」（1.9）で、予測には 2 割程度の時間を割いている。そのほか、「金融資本市場の分析・評価」（1.6）、「他の経済分野の分析・評価」（1.4）、「政治・社会・国際情勢の分析・評価」（1.0）
、「基礎的な経済理論や研究成果の吸収」（0.8）と続いた。
業種や担当別にみると、「予測の作成」は債券や株式の市場部門では相対的に低く、金融・全般や事業法人系で高めになる傾向があった。
「金融資本市場の分析・評価」は金融・債券や同・全般のグループで高めだった。
Ｑ19．普段,以下の分析調査業務に時間をどのように配分していますか（10点を配分）
予測の作成

統計の分析

全体
（n＝38）

金融資本市場の分析

1.9

その他経済の分析

2.5

政治社会
国際の分析

1.6

1.4

基礎理論の吸収1.0

その他

0.8 0.8

金融・債券（n＝9）
同・株式（n＝4）
同・全般（n＝13）
事業法人（n＝11）
02

4

6

（注1）リポート作成や講演・プレゼンはそれぞれの項目に含めて回答。
（注2）金融は接点の多い業務で分類。研究所は親会社の業態で回答。

810（10点を配分）

http://www.jcer.or.jp/- 11 -

ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》
Ⅳフォーキャスターの経済観⑰ 物価上昇「高いほど良い」は市場系で多くフォーキャスターの経済観を、円相場やインフレ率の高低のどちらが望ましいかという質問で探った。
為替レートでは、「やや円安」も含めれば「円安」が良いが約７割を占めた。債券系
では 9 割が円安派だったのに対して、金融・全般に関わるエコノミストや事業法人系では円安派は 5～6 割とやや低かった。
また、インフレ率が「高いほど良い」は市場系で多く、金融・全般系のエコノミスト
では 5 割弱にとどまった。一方、「低い方が良い」との回答も金融・全般や事業法人系でみられた。
Ｑ20a．日本経済にとってどちらが望ましいですか
インフレ率

円相場
円安が良い

←ややどちらともやや→円高が良い

高い方が良い←ややどちらともやや→低い方がよい

204060020（注）金融は接点の多い業務で分類。研究所は親会社の業態で回答。

406080100（構成比、％）全体(ｎ＝38）

全体(ｎ＝38）020

4060800100金融・債券
（n＝9）

金融・債券
（n＝9）

同・株式
（n＝4）

同・株式
（n＝4）

同・全般
（n＝13）

同・全般（n＝13）

事業法人（n＝11）

事業法人（n＝11）
020

40

60

80

100

80

100

http://www.jcer.or.jp/- 12 -ESP フォーキャスト調査《予測スタイル調査・ポイント解説》⑱ 潜在成長率は 0.7％――若いフォーキャスターほど低め足元の潜在成長率を数値で答えてもらった。回答は 0.3～0.5％、0.8～1.0％の 2 つの山にほぼ集まった。平均は 0.7％だった。0.5％以下の回答比率は、30 代で 71％、40代で 50％、50 代以上で 33％と年齢が若いほど多く、逆に 0.8％以上の 50 代以上で多かった。
Ｑ21．足元の潜在成長率はどの程度だと思いますか
0～
0.2

0.3～
0.5

0.6～
0.7

0.8～
1.04060

1.1～
1.5

1.6～
2.0

30代
（n＝7）
40代
（n＝14）
50代以上（n＝16）
020

80

100

例えば「0.3～0.5」は0.3％以上0.5％以下を表す。

本調査は以下のフォーキャスターから協力を得ました（敬称略、機関名五十音順）◇アライアンス・バーンスタイン プロダクトマネジメント部エコノミスト村上尚己 ◇伊藤忠商事 伊藤忠経済研究所主任研究員武田淳 ◇ＳＭＢＣ日興証券 株式調査部チーフエコノミスト牧野潤一 ◇ＳＭ
ＢＣフレンド証券 投資情報部チーフマーケットエコノミスト岩下真理 ◇JP モルガン証券 経済調査部
チーフエコノミスト菅野雅明 ◇シティグループ証券 経済市場調査部チーフエコノミスト村嶋帰一 ◇信金中央金庫 地域・中小企業研究所上席主任研究員角田匠 ◇新生銀行 金融調査部伊藤篤 ◇第一生命
経済研究所 経済調査部主席エコノミスト新家義貴 ◇大和証券 金融市場調査部チーフエコノミスト永井靖敏 ◇大和証券投資信託委託 調査部投資調査課長村松秀樹 ◇大和住銀投信投資顧問 経済調査部
チーフエコノミスト柿沼点 ◇大和総研 執行役員チーフエコノミスト熊谷亮丸 ◇帝国データバンク
産業調査部情報企画課窪田剛士 ◇電力中央研究所 社会経済研究所上席研究員林田元就 ◇道銀地域総合研究所 経済調査部主任研究員坂野公紀 ◇東レ経営研究所 理事チーフエコノミスト増田貴司 ◇日本経済研究センター 研究本部主任研究員佐々木仁 ◇日本経済新聞社 デジタルメディア局渡部肇 ◇日本総合研究所 調査部マクロ経済研究副主任研究員下田裕介 ◇農林中金総合研究所 調査第二部主席研究員南武志 ◇野村證券 金融経済研究所チーフエコノミスト美和卓 ◇バークレイズ証券 債券調査部エコノミスト永井祐一郎 ◇浜銀総合研究所 調査部部長主任研究員北田英治 ◇BNP パリバ証券 経済調査本部長チーフエコノミスト河野龍太郎 ◇日立総合計画研究所 研究第一部経済グループ研究員上田優子 ◇富国生命保険 財務企画部シニアエコノミスト大野俊明 ◇富士通総研経済研究所 主席研究員
米山秀隆 ◇ブルームバーグエル・ピー 主席エコノミスト増島雄樹 ◇みずほ証券 エクイティ調査部シニアエコノミスト北岡智哉 ◇みずほ総合研究所 調査本部経済調査部主任エコノミスト徳田秀信 ◇三井住友信託銀行 調査部経済調査チーム調査役加藤秀忠 ◇三菱商事 調査部部長武居秀典 ◇三菱総合研究所 政策・経済研究センター主席研究員チーフエコノミスト武田洋子 ◇三菱東京 UFJ 銀行 経済調査室次長石丸康宏 ◇三菱 UFJ モルガン・スタンレー証券 景気循環研究所所長嶋中雄二 ◇三菱 UFJ リサーチ＆コンサルティング 調査部主席研究員小林真一郎 ◇明治安田生命保険 運用企画部チーフエコノ
ミスト小玉祐一（猿山純夫・門多治）
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