森林総合研究所

平成 28 年版

研究成果選集木材価格の変動リスクに備えるための異常変動評価と価格予測
林業経営・政策研究領域

久保山 裕史、道中 哲也、田村 和也、岡裕泰、山本 伸幸

要 旨
丸太価格の暴落・暴騰は、林業事業体や林産企業の経営に大きな影響を及ぼします。暴落の影響を軽減するには、出材抑制をする必要があります。他方、価格暴騰の場合、出材量を拡大する必要があります。本研究では、出材調整を実施するか否かを判断するため、価格の異常な値動き（暴落・高騰）を察知する方法を開発しました。そして、ここ 2 ～ 3 年、異常な価格変動が多発していることを明らかにしました。また、価格の予測手法を開発し、2 ヶ月先まで誤差 3％以内の高い精度で価格を予測できました。これらを用いて、より的確に出材調整等の実施判断ができます。この成果の一部は、国有林における「国有林材供給調整検討委員会」や日本木材総合情報センターの運営する Web サイト「原木需給 .com」において活用されています。
価格変動の異常性を判定する
丸太価格の変動には季節性があるため、これらを除去すれば、異常変動（経済的なショック）をより正確に知ることができます。そこで、米国のセンサス局が公開している統計手法の一つ X-12-ARIMA を用いて、丸太価格の月次データ（期間は 10 年強）の季節調整値（図 1）を求め、これを基に前月比、前年比、2 カ年平均比を計算しました。
ある月の価格変動が、過去の変動と比べて異常かどうかを、上記の 3 つの比の 95％信頼区間からの逸脱の有無で判定しました（下に逸脱すれば急落（大幅安）、上はその反対）。実際に、宮崎県のヒノキ中丸太の 2002
～ 2012 年月次データを用いて判定を行ったところ、2012 年 6 月の異常な急落が裏付けられました。他方、スギ中目丸太（径 24 ～ 28cm）の全国平均の 2002 ～2014 年月次データを用いた判定結果は、表１の通りとなり、消費税の駆け込み需要の影響が大きかった 2013年 10 月以降に価格が高騰し、増税後も高水準の価格が維持されていたことが示されました。なお、最新の月次データを用いれば、直近の価格変動が通常を逸脱しているかを判定でき、出材調整を実施する必要があるかを判断することができます。
丸太価格の季節変動と価格予測
2002 年～ 2015 年 9 月までのスギ柱適寸丸太（径 14～ 22cm）、ヒノキ中丸太（径 14 ～ 22cm）、カラマツ中丸太（径 14 ～ 28cm）の全国平均価格の月次データ
を、統計ソフト R の Forecast パッケージを用いて、傾向変動、季節変動と不規則変動に分解しました。その結16果、図 2 のようにヒノキとスギでは季節変動が大きく、夏期に価格が大きく低下する傾向がみられましたが、カラマツはほとんど季節変動がないことがわかりました。
この結果は、スギ ･ ヒノキでは、夏期の出材量が減少するような施業や施策を実施する必要があることを示しています。次に、月次価格の時系列分析で主に使われている指数平滑法（ETS）と自己回帰和分移動平均法（ARIMAモデル）を用いて、2 ヶ月先までの価格予測を行いました。2002 ～ 2014 年 10 月の月次データから、2014 年11 ～ 12 月までの価格予測を行い、同様にデータを 1ヶ月ずつ増やしながら合計 10 回の価格予測を行いました。予測結果は、
表 2 に示したようにスギ ･ ヒノキでは、ARIMA モデルの誤差の平均値が小さく、カラマツでは両モデル間に差がありませんでした。また、誤差の大きいスギの場合でも、ARIMA モデルの誤差の平均値は2.45％、337 円 / ㎥と小さく、平常時においては高い精度で価格を予測することができました。
本研究は、森林総合研究所交付金プロジェクト「木材需給調整機能の解明と新たな原木流通システムの提案」による成果です。
詳しくは久保山裕史・立花敏（2014）針葉樹丸太の価格変動傾向に関する統計分析、関東森林研究 Vol.65（1）：9-12． 及 び、Tetsuya Michinaka, Hirofumi
Kuboyama, Kazuya Tamura, Hiroyasu Oka andNobuyuki Yamamoto.（2016）Forecasting monthly
prices of Japanese logs. Forests. Vol.7（5）, 94; doi:
10.3390/f7050094. をご覧下さい。

FFPRI

17000

表１．全国スギ中目丸太（径表１
全国スギ中目丸太（径 24 ～24～28cm）28cm）価格
表１．全国スギ中目丸太（径24～28cm）の急騰･急落判定結果
価格の急騰･急落判定結果

月次データ

16000

季節調整値

価格の急騰･急落判定結果
前月比
前年比

2カ年平均比2013年10月
急騰
前月比
前年比 2カ年平均比
2013年11月
急騰
大幅高
2013年10月
急騰
2013年12月
急騰
大幅高
大幅高
2013年11月
急騰
大幅高
2014年1月
大幅高
大幅高
2013年12月
急騰
大幅高
大幅高
2014年2月
急落
大幅高2014年1月
大幅高
大幅高2014年3月
大幅高2014年2月
急落
大幅高2014年4月
急騰
大幅高大幅高2014年3月
大幅高2014年5月
大幅高大幅高2014年4月
急騰
大幅高大幅高2014年6月
大幅高大幅高2014年5月
大幅高大幅高2014年7月
大幅高大幅高2014年6月
大幅高大幅高2014年8月
2014年7月
大幅高大幅高2014年9月
大幅高大幅高2014年8月
2014年10月
大幅高大幅高2014年9月
大幅高大幅高2014年11月
急落
2014年10月
大幅高大幅高2014年12月
2014年11月
急落
2014年12月
2013
年1010月から約月から約1 年程度、大幅に2013 年1 年程度、大幅に高い丸太
2013
年 10 月から約 1 年程度、大幅に価格が続いていたことが分かりました。
高い丸太価格が続いていたことが分か

素材価格（円/㎥）

15000
14000
13000
12000
11000

2002/1
2002/7
2003/1
2003/72004/1
2004/7
2005/1
2005/7
2006/1
2006/7
2007/1
2007/7
2008/1
2008/7
2009/1
2009/7
2010/1
2010/7
2011/1
2011/7
2012/1
2012/7
2013/1
2013/7
2014/1
2014/710000

図１．全国スギ中目丸太（径 24～28cm）価格

図 1 全国スギ中目丸太（径 24 ～ 28cm）価格の月次
図１．全国スギ中目丸太（径 24～28cm）価格
データと季節調整値の月次データと季節調整値の月次データと季節調整値
月次データ（実績値）の変動は変動が大きいのに対して、季月次データ（実績値）の変動は変動が大きいの
節調整値は季節性が除去されているのでなめらかになっていま
月次データ（実績値）の変動は変動が大きいのす。に対して、季節調整値は季節性が除去されていに対して、季節調整値は季節性が除去されているのでなめらかになっています。
800るのでなめらかになっています。

高い丸太価格が続いていたことが分かりました。
りました。

600400

季節変動（円/㎥）

2000-200

1234567891011-400-600

カラマツ-800スギ

例えば、ヒノキの場合、1
例えば、ヒノキの場合、1月に価格が最も高く、6 月12月に価格が最も高く、6例えば、ヒノキの場合、価格は月 1月
月に最も低くなりやすく、そに最も高く、6 月に最も低くなりやすく、に最も低くなりやすく、そその差が約1,800円/㎥にもな
円 / ㎥になっていまの差は約1,800の差は約す。 1,800 円/㎥にもなっています。っています。

ヒノキ-1000-1200

図 2 スギ、ヒノキ、カラマツ丸太価格の季節変動
図 2 スギ、ヒノキ、カラマツ丸太価格の季節変動
図 2 スギ、ヒノキ、カラマツ丸太価格の季節変動

表２．手法・樹種ごとの予測誤差
表２．手法・樹種ごとの予測誤差
表 2 手法・樹種ごとの予測誤差
手法・樹種
最小平均
最大標準偏差MAPE(平均絶対パーセント誤差)
手法・樹種
最小
平均最大標準偏差
MAPE(平均絶対パーセント誤差)
ETS・スギ
0.76
2.69
5.33
1.54
は、実測値に対する予測値の相対ETS・スギ
0.76
2.695.331.54は、実測値に対する予測値の相対ARIMA・スギ
1.04
2.45
4.54
1.31
的な精度を、RMSE (平均二乗誤
MAPE
ARIMA・スギ
1.04
2.45
4.54
1.31
MAPE（平均絶対パーセント誤差）は、的な精度を、RMSE(平均二乗誤ETS・ヒノキ
0.45
1.91
3.53
1.19
MAPE差) は、予測値と実測値の差の大（％）
実測値に対する予測値の相対的な精度を、ETS・ヒノキ
0.45
1.91
3.531.19差) は、予測値と実測値の差の大ARIMA・ヒノキ
0.54
1.32
2.080.52（％）
RMSE（平均二乗平方根誤差）
は、予測値ときさを示しています。
これらの値
ARIMA・ヒノキ
0.54
1.32
2.080.52
カラマツ
0.10.89
2.220.68
きさを示しています。これらの値実測値の差の大きさを示しています。これを見ると、カラマツ、ヒノキ、ス
カラマツ
0.10.89
2.220.68
らの値をみると、カラマツ、ヒノキ、スギETS・スギ
135
360
674
202
を見ると、カラマツ、ヒノキ、スギの順に予測誤差が大きくなっの順に予測誤差が大きくなっていますが、ETS・スギ
135
360
674
202
ARIMA・スギ
124337593171
ギの順に予測誤差が大きくなっ10回の予測の中で、ARIMA法では誤差最RMSE ARIMA・スギていますが、10回の予測の中で、124337593
171
ETS・ヒノキ
101345631
207
大の場合でも4.54％（593円/ ㎥）でした。
RMSEていますが、10 回の予測の中で、（円）ARIMA 法では誤差最大の場合でもETS・ヒノキ
101
345631207
ARIMA・ヒノキ
112
24736181（円）ARIMA 法では誤差最大の場合でもARIMA・ヒノキ
112
247361814.54％（593 円/㎥）でした。
カラマツ
16109273
814.54％（593 円/㎥）でした。
カラマツ
1610927381
注：カラマツでは、ETS 法と ARIMA 法の間にほとんど違いがありませんでした。
注：カラマツでは、ETS法とARIMA法の間にほとんど違いがありませんでした。
注：カラマツでは、ETS法とARIMA法の間にほとんど違いがありませんでした。
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