Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
と $ ^{8} $ 、図表1が示すように足元の実績値 $ ^{9} $ を少し上回ってほぼ平行に推移しており、期待形成が足元の物価動向に大きく左右されていることがうかがえる。期待物価上昇率を1年先の実績値と比較すると、両者にあまり相関がない。2008年の原油価格の高騰による物価上昇は、やはり期待を上回るものであったことが確認できる。さらに、2007年半ばまでほぼ一貫して1％程度の物価上昇率を予測しており、合理的とはいえない期待形成が長期にわたって持続していたことがわかる。

## (図表1 CPI上昇率:実績値と消費者動向調査による予測値の比較)

この統計の例が示すように、広く意見を集約することによって、常に予測を改善できるとは限らない。しかも Hori and Shimizutani (2003, 2005)が示しているように、0％近傍に回答が集中している $ ^{10} $ 。つまり、広く一般の消費者に尋ねたからといっても多様な意見が集まるとは必ずしも言えない。

他方、Mankiw, Reis, and Wolfers (2004) によれば、Michigan Survey of Consumer Attitude and Behavior、Livingston Survey、Survey of Professional Forecasters の3つのサーベイ調査の物価上昇率の予測は、どれも同程度に正確であった。Michigan Survey は一般の人、Survey of Professional Forecasters は予測専門家を対象にしており、Livingston Survey は予測専門家のみならずより幅広いエコノミストを調査対象にしている。

こうしたことを踏まえれば、幅広く意見を求めることにより予測専門家の見方を補完できるかどうかを検討することは意義あることと考えられる。そこで、予測専門家の情報集合にはない異質な情報を取り込む試みの第一步として、予測以外の分野を専門とするエコノミストに予測を尋ね、その結果がどのように ESPF と異なるのかを検討することとした $ ^{11} $ 。

### 2.2 調査票の具体的設計

上述のような問題意識から、エコノミストの中でも経済の実態の動きに興味のある学者やビジネス界のエコノミストを対象とすることとし、具体的には景気循環学会の個人会員171名を対象とした $ ^{12} $ 。

調査の実施に当たっては ESPF の結果との比較可能性を考え、ESPF の 2007 年 12 月、08 年 1 月、2 月の 3 回の調査と同時に調査票を配布・回収することとした。調査票は、回答者の属性を尋ねるとともに、質問項目は回答者の負担を考えて ESPF よりもかなり絞り込み、実質 GDP 成長率、CPI（生鮮食品除く総合。以下、「コア CPI」と呼ぶ。）上昇率、金融政策の変更の 3 項目とした。
実質 GDP 成长率については、2007 年度後半の 2 四半期(07 年 10～12 月期、08 年 1～3 月期)について季節調整済年率の成長率、翌 2008 年度の成長率の 3 項目のみを尋ねた。コア CPI 上昇率についても同様の 3 項目（ただし、四半期予測は前年同期比）のみとした。金融政策の変更については、利上げまたは利下げが何月に行われるかを質問した。

さらに回答者の負担軽減のために、最初の２項目の質問の際には、回答時点直近までの実績を示すとともに、回答については選択肢を示してマル印を付けてもらうようにした。実際の調査票の例として、第１回目(2007年12月調査)の調査票を最後に付録として示している。

## 3 非専門家と専門家の予測特性

### 3.1 回答者の属性

本調査では、回答者に対して、経済予測の担当の有無をあわせて尋ねている。具体的には、（イ）現在、経済予測を担当している（以下、「予測担当中」と呼ぶ。）（口）以前、経済予測を担当していたが、現在は担当していない（以下、「予測経験者」と呼ぶ。）（ハ）経済予測を仕事として行った経験はない（以下、「予測未経験」と呼ぶ。）——の中からひとつを選択する。

## (図表 2 回答者の属性)

図表2に示したように、計3回の調査における非専門家の回答率は3割強。この中で、何らかの形で経済予測に関わったことのある回答者（＝予測担当中＋予測経験者）は、2007年12月調査、08年1月調査、08年2月調査ともに32人。回答者に占める比率は、それぞれ59.3%、54.2%、55.2%と、予測実務に詳しいと考えられる回答者が半数近くを占めている。このように、同じ非専門家であっても、予測実務に詳しい回答者と、未経験者の回答には違いが出る可能性がある。以下では、回答者全体、回答者の中の予測担当中＋予測経験者（以下、「非専門家（予測経験あり）」と呼ぶ。）回答者の中の予測未経験者（以下、「非専門家（予測経験なし）」と呼ぶ。）に分けてデータ分析を行う。

### 3.2 実質 GDP 成長率の予測

#### 3.2.1 平均値の比較

実質 GDP 成长率について、2007 年 12 月、2008 年 1 月、2008 年 2 月の各調査時点について、専門家と非専門家の見通し平均を比較すると、2007 年 10 - 12 月期については最初の 2 回では両者の平均見通しはほぼ同じである（図表 3(1)）。しかし、2008 年 2 月調査では専門家平均 1.36% に対して非専門家平均 0.89% と違いが現れ、この差について検定を行うと、10% 有意水準で平均が等しいという帰無仮説が棄却された $ ^{13} $ （図表 4(1)）。

$$ ( 図表 \;3\quad 予測値の平均 ) $$
2008 年 2 月調査においては、専門家は超短期経済予測と呼ばれる GDP 成長率の事前予測を実施していることが影響していると思われる。これは、内閣府の GDP 推計方法にできる限り近い形で、生産など様々な基礎統計の情報を積み上げるものであり、景況感から成長率を見通すというよりも、データの積み上げの要素が大きい。07 年 10 - 12 月の各種基礎統計には、意外と堅調な数値が少なくなかった。例えば、鉱工業出荷指数は前期比 2.0% 上昇し、07 年 7 - 9 月期の同 2.1% 上昇とほぼ変わらぬ伸びであった。ここから類推すると、07 年 12 月 7 日に公表された 07 年 7 - 9 月期の四半期別 GDP 速報（2 次速報）は年率 1.5% であったので、2008 年 1 月調査時点で専門家、非専門家ともに予測していた年率 1% 程度という伸びは、やや弱いと判断できたであろう。こうした様々な基礎統計の情報を織り込んだ結果、専門家の 07 年 10 - 12 月期成長率見通し平均は、08 年 2 月調査で前月調査 1.01% から 1.36% と上方修正された。

一方、非専門家は08年2月調査で07年10-12月期の成長率見通しを前月調査の1.03%から0.89%に下方修正しており、これは調査時点で急速に悪化していた景況感を受けて予測を変えたものと思われる。超短期経済予測というややテクニカルな予測手法に慣れているか否かで非専門家の中でも違いが出てきそうであるが、08年2月調査では非専門家（予測経験あり）、非専門家（予測経験なし）ともに、07年10-12月期の成長率見通し平均は下方修正している。

2008 年 1 - 3 月、2008 年度の見通しについてはどの調査時期でも、非専門家見通しが専門家の見通しをはっきりと下回っている。平均の差の検定を行うと 1% 有意水準で帰無仮説が棄却される。さらに、非専門家（予測経験あり）と非専門家（予測経験なし）の見通しには統計的に有意な違いがないが、どちらも専門家の見通しとは有意に異なっている（1% 有意水準）。

こうした差が生じた要因として、以下の二つが考えられる。まず、改正建築基準法の影響についての見方の違いである。改正建築基準法の施行の影響もあって07年10-12月期の住宅着工戸数は年率約100万戸へと大きく減少した。その後の08年1-3月について、非専門家は、景気減速もあってここから回復しないと考えているのに対し、専門家は改正建築基準法のマイナスの影響が減衰して住宅投資が持ち直すことを織り込んでいると推測される。なお、ESPF2008年2月調査で新設住宅着工戸数が2007年7-9月期実績である年率120万戸に回復する時期を尋ねる特別調査を実施したところ、2008年度前半までに回復すると見ている者とそれ以降にずれ込むと見ている者は、それぞれ半数であった $ ^{14} $ 。非専門家（予測経験あり）の者は、専門家の中の悲観派に属している可能性も示唆される。

もう一つの、そしておそらくより重要な要因として、「うるう年要因」が考えられる。う

もう一つの、そしておそらくより重要な要因として、「うるう年要因」が考えられる。うるう年調整をしていないので QE は高めになるという見方が予測に携わっているエコノミストの間では多かったが、非専門家にはあまり認識されていなかったのではあるまいか。ただし、これについては3つの留意点がある。まず我々の解釈では、非専門家の中で予測
経験のある者であってもうるう年要因を見逃していることになるが、これが妥当かという問題である。次に、一般のメディアでもうるう年が成長率に与える影響について事前に報道しているので、予測の非専門家でも情報を入手することは可能であったと考えられることである。最後に、QEを作成・公表している内閣府経済社会総合研究所国民所得部の見解は、そもそもQEにはうるう年による明確な影響が認められないのでこの要因を調整していない、というものである $ ^{15} $ 。

#### 3.2.2 予測誤差

以上を踏まえ、予測平均の誤差の大きさ（絶対値）を見てみよう。なお、誤差を計算する際の実績は、一番最初に利用可能となる公表値を用いることとした $ ^{16} $ 。07年10-12月期については非専門家の平均見通しの方が2007年12月調査で0.17ポイント、2008年1月調査で0.02ポイントだけ誤差が小さかった。特に、非専門家のうち予測経験なしのものの平均値のパフォーマンスは、専門家を2007年12月調査で0.59ポイント、2008年1月調査で0.15ポイントも上回った。しかし08年1-3月期については、おそらくうるう年要因などを織り込んでいた点で優位に立つ専門家が、3回の調査を通じて1ポイント程度非専門家よりも小さい誤差となっている。

2008 年度の実績値は▲3.5％と、金融危機による世界同時不況によってマイナス成長となった。特に年度後半は二桁のマイナスであり、後で検討するように、これほど悪い経済の姿を調査対象期間中に予測することは極めて困難だったのではないかと思われる。結果的には、3回の調査とも約0.5％ポイント低い成長率を予測していた非専門家の方がよい成績となった。

予測誤差からわかることは、まず、専門家の予測が常に優れているわけではない。実際、9回中5回で非専門家の方が誤差が小さい。ここには、第1節で論じたような「分散投資」の効果があらわれている。具体的には、MAE(mean absolute error)を専門家と非専門家それぞれについて計算すると、2007年10-12月期で非専門家の優位は2007年12月調査で僅かに0.03ポイントであり、2008年1月調査では専門家より悪い成績である $ ^{17} $ 。それにもかかわらず、平均値で見ると非専門家の方が誤差が小さくなる点が重要である。

### 3.3 コアCPI上昇率の予測

#### 3.3.1 平均値の比較
コア C P I 上昇率についても同様の比較を行おう。ただし、08 年 2 月調査では、調査票配布時点で実績が判明していた 07 年 10 - 12 月期見通しは尋ねていない。

07 年 10 - 12 月期は、実質 GDP 成長率と異なり、07 年 12 月調査、08 年 1 月調査ともに専門家と非専門家の予測に統計上有意な違いがある（図表 3(2)、4(2)）。07 年 10 月、11 月の実績値が判明していた 2007 年 1 月調査段階でも両者の見通し平均に有意な差があったのは、07 年 11 月から 07 年 12 月にかけてのコア CPI 上昇率の変化が大きかったことに因があると考えられる。

四半期のコア C P I 上昇率は、月次統計の積み上げで比較的正確な予測が可能である。07年12月のコア C P I 上昇率は、石油製品の値上がり幅拡大を主因として、11月の0.4%から0.8%と0.4ポイントも高まった。こうした上昇率の加速は、11月時点で利用可能な東京都区部中旬速報により、専門家にはある程度予測可能であったと思われる。実際、東京都区部の12月中旬速報は0.3%で11月確報の0.1%から0.2ポイント高まった。さらに10月までは東京都区部と全国の乖離が10月までは0.1ポイント程度であったのが、11月に0.3ポイントに拡大している。地方ではエネルギー消費が大きい $ ^{18} $ ことからこの乖離がまだ続くと考え、仮に12月の全国の値を0.6%と予測した場合は、10-12月期は0.4%（= $ (0.1+0.4+0.6)/3 $ ）となるので、「0.25～0.5%」のレンジにモードが移るのはきわめて自然である。つまり、非専門家においては先行指標となる東京都区部中旬速報の情報を活用しておらず、それは予測経験のあるなしにかかわらず共通に見られる現象であった。

一方、08年1－3月期見通しは、07年12月調査、08年1月調査では専門家と非専門家で有意な違いがあったが、08年2月調査では両者の違いがなくなっている。専門家見通し平均は0.76%、非専門家見通し平均は0.75%で、07年12月実績の0.8%とほぼ同水準である。07年12月のコアCPI上昇率の拡大が大幅だったことで、08年1月から3月の先行き3カ月の月次の上昇率により一層大きな上昇を見込むことが困難となり、専門家と非専門家のコンセンサスが近づいた可能性がある。この中でも、非専門家（予測経験なし）が0.26%から0.80%へと大きく上方修正しており、大胆に予測を修正するという特徴が現れている。

さらに、08 年度見通しは 07 年 12 月調査、08 年 1 月調査では、専門家と非専門家に有意な違いはないが、08 年 2 月調査で専門家と非専門家の違いが有意になった。非専門家の見通し平均は 0.79% と、08 年 1 - 3 月期見通しの 0.75% とほとんど違いがないのに対し、専門家の 08 年度見通しは 0.51% と、08 年 1 - 3 月期の 0.76% よりも低くなっている。つまり、四半期予測の上方修正については専門家と非専門家の間でさして大きな差はなかったが、これを年度平均の上方修正とすることについては、専門家は非専門家に比べて慎重であった。これは非専門家が足元の状況の延長で年度平均を考えがちであるのに対し、専門家はサプライズに対してこれが一時的なショックなのか、それとも永続的なものなのかを見極めようとし、これが慎重さにつながっているのかもしれない。結果として、足元の石油製品による押し上げがはく落する要因を、専門家は重く見ていたことになる。

#### 3.3.2 予測誤差
以上から予測平均の誤差の大きさをみると、コア C P I 上昇率については、同時期の実質 GDP 成長率でみられた非専門家の優位性があまりみられない。これは非専門家の予測からコンセンサス予測を計算する際に得られる「分散投資」のメリットを、専門家のもつ情報の優位性が上回った結果と解釈できる。07 年 10 - 12 月期、08 年 1 - 3 月期を通じて計 5 回とも専門家より非専門家の誤差が大きい。

ただしそれでも08年1-3月期については、2008年2月調査において非専門家（予測経験なし）のコンセンサス予測が最も誤差が小さい点が注目される。前述した通り、この時期に予測の不確実性が高まっていたと推察され、分散投資効果が発揮されたと考えられよう。実際、MAEでは非専門家（予測経験なし）0.284と専門家0.244よりも悪い成績だが、平均値では逆に0.04ポイント下回っている。

非専門家の役割が期待されるのは、不確実性の大きくなる年度予測についてである。2008年度の実績は1.2％と高い上昇率となった。07年12月調査では専門家の誤差が小さいが、これに続く2回、とりわけ大きな上方修正の見られた2月調査には非専門家の方がよい成績を収めた。MAEをみると、08年1月調査では非専門家の方が専門家よりも大きいが、予測値平均では非専門家の方が0.28ポイントより正確である。また、08年2月では非専門家の優位性はMAEでは0.15ポイントであるが $ ^{19} $ 、予測値の平均では0.28ポイントとより大きくなっている。

以上をまとめると、非専門家が専門家を上回る成績を収めたのは8回中2回であり、これが非専門家（予測経験なし）では8回中4回となった。

### 3.4 標準偏差および回答分布の比較

#### 3.4.1 実質 GDP 成長率予測

次に、専門家と非専門家の見通しの標準偏差や回答の分布全体を比較することで、平均値からは得られない両者の予測の特性をつかむことにしよう。

まず実質 GDP 成長率見通しの標準偏差をみると、いずれの調査時点、どの予測対象についても、専門家見通しより非専門家見通しの標準偏差が大きい。これは、我々の想定するとおり、非専門家見通しの予測がより異質な情報を取り込んでいる可能性を示唆するものと考えられる（図表6(1)）。

2007 年 10 - 12 月期見通しの分布をみると、2007 年 12 月調査では平均の差から推測されるように非専門家（予測経験なし）の見通しは、専門家や非専門家（予測経験あり）よりも右側に分布している。2008 年 2 月調査では専門家と非専門家（予測経験あり）は分布がずれており、専門家の方が全般的に高めの予測をしていたことが確認できる。しかも、非専門家（予測経験あり）の予測は「0.75% 超 1.25% 以下」に 3 分の 1 が集中しており、超短期経済予測の知識が意見の集約をもたらしたと思われる。結果的にはこれによって専門家との分布の差が統計的に有意となった（Kormogorov-Smirnov test）（図表 6(1)）。

しかし、平均値でみても分布全体でみても有意な差はないが、専門家と非専門家（予測経験なし）の分布はあまり似ていない。非専門家（予測経験なし）の予測分布は07年12月、08年1月調査より08年2月調査で山が低くなり、ばらつきが大きくなっている。非
専門家（予測経験なし）は超短期経済予測の知識は十分にないこともあり、景気が急減速する中で07年10-12月期の見方が大きく分かれたと推察される。

(図表 5 予測値の標準偏差)

図表6 実質GDP成長率見通し分布の変化

(1) 2007年10-12月期

(2) 2008年1-3月期

(3) 2008年度

2008 年 1 - 3 月期については、平均値での観察と同様、専門家と非専門家の予測分布の違いが鮮明であり、この違いは統計的にも有意である（図表 6(2)）。専門家は 2% 台の見通しが多く、減速が見込まれた 2007 年 10 - 12 月期の成長率が、2008 年 1 - 3 月期にリバウンドすると考えていたようだ。しかし、非専門家は、このリバウンドをあまり見込まない上にばらつきが大きく、マイナス成長という回答も多い。なお、専門家では 2007 年 2 月調査になって 2.5% 超の予測が大きく減った。これは、2007 年 10 - 12 月期成長率が上方修正された影響だけでなく、景気の先行きに対して専門家も弱気になってきたことを映じていると思われる。

非専門家を予測経験ありと予測経験なしにわけてみると、多くの場合、分布が双峰型になるなどばらつきが大きい点が特徴的であるが、分布全体として両者に有意な差はない。

2008 年度成長率をみると、モードが 07 年 12 月及び 08 年 1 月調査では専門家、非専門家とも「1.75% 超 2.25% 以下」で同じであるなど、見方はある程度似ているが、専門家の見通しが狭いレンジに集中しているのに対して、非専門家の見通しはばらついていることが特徴的である（図表 6(3)）。この集中度の違いから、両者の分布の差は統計的に有意なものとなっている。非専門家の内訳をみると、予測経験の有無にかかわらずバラツキが大きく、分布に大きな違いは無い。実績値は 3.5% であったが、マイナス成長を予測していたのは、専門家では皆無であり、非専門家では 2007 年 12 月調査で 3 人、08 年 1 月調査で 2 人、08 年 2 月調査で 1 人存在しているにすぎない。

#### 3.4.2 コアCPI上昇率予測

コア C P I 上昇率についても、見通しの標準偏差は専門家より非専門家の方が大きいという傾向があり（図表 5(2)）。これは分布をみても明らかである（図表 8）。この大きなバラツキが、専門家と非専門家の分布が有意に異なる一因となっている。

さらに、2007年10-12月期見通しについては、専門家と非専門家のモードの違いがはっきりしている（図表7(1)）。これは、2008年1-3月期見通しの2007年12月、2008年1月調査でも同様の傾向があった（図表7(2)）。しかし、2008年2月調査では専門家、非専門家の予測がともに上方修正され、モードが「0.75%超1％以下」で致している。すでに述べたように、07年12月のコアC P I上昇率の急上昇という実績値の情報が、こうした回答分布の変化をもたらした一因と考えられよう。
図表7 コアC P I 上昇率見通し分布の変化
(1)2007年10-12月期
(2)2008年1-3月期
(3)2008年度

2008 年度見通しについても専門家と非専門家の違いが、分布から明らかである（図表 7(3)）。2007 年 12 月調査、2008 年 1 月調査、2008 年 2 月調査のいずれにおいても、分布は大きく異なる。専門家予測では「0.25% 超 0.5% 以下」に回答が集中している一方、非専門家の予測は大きくばらついており、時間の経過とともに上方の裾が厚くなって予測値が上方改定されている。この結果、平均値においても 2007 年 12 月調査、2008 年 1 月調査では専門家と非専門家に有意な違いはないが、2008 年 2 月調査では有意な差が生じている。

### 3.5 金融政策

金融政策の変更については、専門家と非専門家の意見の違いが割合明瞭に出た。図表8においては、左になるほど経済の先行きに強気ですぐ金利引上げが必要と考える回答、右になるほど先行きに弱気ですぐ金利の引下げが必要となる回答を、それぞれ配置して、金融政策変更に関する結果をまとめている。

非専門家には、07年12月、08年1月の両時点で次回の金融政策の変更は「金利引下げ」と考える者が1割強存在した。この割合は、08年2月に3分の1程度まで急増し、しかもそのうち6割程度が2ヶ月以内の引下げを予測するというように、大きな期待の変化が見られた。これに対し、専門家の方は期待の変化といっても金利の引上げのタイミングを先延ばしにする者が大半であり、「金利引下げ」という回答は、最初の2回は皆無、3回目で1名という状況であった。

現実に政策はどう動いたかというと、07年2月21日に0.25%から0.5%に引上げられた無担保コールレートの誘導目標は、08年10月31日に0.3%へ、12月19日に0.1%にそれぞれ引下げられた。この結果、引下げを正しく見通していたのは非専門家の方が多いこととなった。ずばり「正解」の人数を数えれば、07年12月に非専門家1名、08年1月に非専門家2名、08年2月に専門家1名であった。総じて専門家は意見に差がないためにほぼ全員が見誤ったのに対し、非専門家の方が経済の見方にバラツキがあることから相対的によい結果になったと解釈できる。

## (図表 8 金融政策の変更)

### 4. まとめと考察

## ４．１　専門家・非専門家の予測特性とその要因

以上の考察を踏まえると、07年12月、08年1月、08年2月という限られた回数の調査結果ではあるが、専門家と非専門家の予測には以下のような特性があることがわかる。

第 1 に、確かに専門家の優位性は存在し、それはもう少しで実績が判明するような極め
て短期の予測や、統計の癖のような特殊要因の把握において表れた。

ここでいう「極めて短期の予測」とは、1～2週間後に公表される四半期の実質GDP成長率や、一部月次の実績が出ている四半期のコアCPI上昇率の予測を指す。コアCPI上昇率については、毎月の実績値や先行指標としての東京都区部の速報値をどれだけ綿密に観察し、どの程度こまめに予測値を更新しているかが、パフォーマンスの良し悪しに反映されていると考えられる。つまり、毎月観察されるデータと四半期値の関係が恒等式で結びついているので、専門家の情報上の優位性が発揮されやすい。これは07年10-12月期、08年1-3月期の両方で見られた結果である。

ところが実質 GDP 成長率では、基礎統計と四半期別 GDP 成長率の関係が極めて複雑であり、また、実質 GDP 成長率自体四半期ごとの変動が大きい。これが専門家の情報に基づく優位を減殺している可能性があり、実際、07 年 10 - 12 月期において、基礎統計が出揃った時点である僅か公表 1 ~ 2 週間前の 2 月調査時点にならないと、専門家の予測が優れているとは言い切れない。

特殊要因の把握という点では、08年1-3月期の実質GDP成長率予測におけるうるう年要因が挙げられる。専門家の方が非専門家よりも高めの予測となっており、この特殊要因について認識の程度に差があったものと推測される。

第 2 に、非専門家見通しの方が、専門家よりもばらつきが大きいという特徴がある。これは調査項目（実質 GDP 成長率、コア CPI 上昇率、金融政策）調査時点、対象期間のいかんに関わらず当てはまる。

ここから、非専門家は専門家とは異なる情報集合に基づく様々な意見を持っていることがうかがえる。これは、国民生活モニターの個票において物価上昇期待に見方にバラツキがなかったとする Hori and Shimizutani (2003, 2005)の発見とは異なることを強調しておこう。多様な意見を集められたことは調査の狙い通りであったが、これがどの程度、調査対象の選び方に依存しているのかなどはまだ明らかではない。

このような見方の多様性は、いわば「分散投資」によるメリットの存在を示唆する。実際、非専門家の平均は、実質GDP成長率（2007年10—12月）では直前予測を除く2回で専門家の平均を上回る成績を収めた。非専門家（予測経験なし）ではその傾向がより鮮明である。2008年度については、実質GDP成長率、コアCPI上昇率ともに非専門家の成績の方がよかった。金融政策についても金利引き下げの先見の明があったのは非専門家といえる。これらは不確実性が高い予測における「分散投資」のメリットを示唆するものである。

第3は、非専門家と専門家の予測の仕方の違いである。非専門家は、足元の状況の延長として予測を作る傾向があるようであり、かつ、足元の状況が変化した場合には柔軟に見方を変える。これはコアCPI上昇率については、2007年10—12月期予測で12月の上昇率の高まりを過小評価した点、足元の強い数字から比較的速やかに2008年度平均を上方修正している点からうかがえる。実質GDP成長率においても2008年度に比較的弱い見方が多いのは、足元の住宅投資の減少がそのまま回復しないとみている可能性がある。これは、第2節で見た消費動向調査の期待物価上昇率の分析結果と整合的である。

これに対して、専門家はデータと計算にもとづく予測といえよう。データに基づく点は上述の通りであるが、「計算に基づく」とは、ナイーブに足元の状況がそのまま続くと考え
ずに、ショックの性格が一時的なものか永続的なものかを見極めつつ、それが予測対象期間にどの程度反映するかを考えるという意味である。コア C P I 上昇率の 11 月、12 月の強い数字、住宅投資の 10－12 月期の弱い動きなどが、どのように年度予測に織り込まれるかに関わる問題である。非専門家ほどすぐ反応せず、慎重な動きが見て取れる。

また、データに基づく専門家予測は、データが揃った時点である程度の合意が生まれる（ある程度の幅に収斂する）傾向がある。したがって、実質GDP成長率の四半期予測に見られるように、予測期間が短くなるほどばらつきは小さくなる。しかし、同一の予測時点において、年度予測値の方が四半期予測よりもばらつきが小さいのはなぜであろうか。今回の調査期間においては株価が大幅に下落し、消費者マインドが急速に悪化するなど、景況感の大きな変化が起きていた。こうした時期には、見通しのばらつきが拡大することが自然であろう。しかし、図表5、図表6(3)が示すように、専門家見通しは非専門家見通しに比べてはるかにばらつきが小さかった。そこには、新しく入ってきた実績値を始めとする情報の処理に当たって、すぐ反応せずしないでショックの性格を見極めようとする慎重な姿勢が寄与していると推測する $ ^{20} $ 。こうした慎重な姿勢は、QE1次速報は大きく事後修正される、すなわち大きな測定誤差を含むnoisyなデータであるということからすると合理的な行動である $ ^{21} $ 。

第4は、予測専門家のスキルは退化しやすいようだ、ということである。非専門家で予測経験の有無によって回答の分布が統計的に有意に異なることはなく、総じて非専門家（予測経験あり）のパフォーマンスは、専門家はもちろん、非専門家（予測経験なし）よりも劣っていた $ ^{22} $ 。例えば2008年1-3月期では、うるう年要因の考慮について、非専門家であれば予測経験の有無はあまり予測に違いがなかった。生兵法は怪我のもとということであろうか。ただし、もう一つの可能性として、非専門家（予測経験あり）に悲観派が多く含まれていてサンプルが歪んでいた可能性もあるかもしれない。そうであれば、コアC P I上昇率や実質GDP成長率の2007年10—12月期の予測で08年2月時点で下振れしたこともある程度説明が可能である。

### 4.2 非専門家予測の活用可能性と今後の課題

最後に、非専門家の予測をどのように活用することが考えられるかを考察しよう。専門家の強みはデータに基づく予測であり、また新しい情報の取り込みや新しい状況の変化に対してはやや慎重な面もあった。これを補完するために非専門家の予測を使うとすれば、その意見の多様性が重要であり、また足元の状況に流されがちという面もあるものの新しい情報に対する感度は優れているようであり、この面を活かすことも重要である。

そう考えると、非専門家の予測を用いるのは、「分散投資」のメリットが享受できるよう
な不確実性の大きなデータや状況であろう。例えば、実質GDP成長率のようにデータ自体の変動が大きく、専門家であっても完全に推計をトラックすることが難しい高度な加工統計の場合が考えられる。また、為替レートや株価などの予測においても活用の余地は大きいかもしれない。予測期間としては、データが揃わない長い期間のものが考えられる。

逆に、十分データが揃う期間の短い予測においては、非専門家予測を活用する余地はほとんどない。これは予測実務において、いわゆる超短期予測が「見通しを行う」というよりも「統計を当てにいく」という要素が強いことを想起すれば、技術的な側面も含めて多くの情報を持つ専門家が有利な立場にあることは頷けよう。

問題は、データに基づく専門家予測のメリットが、非専門家予測から生まれる分散投資のメリットを陵駕するのはいつの時点か、ということである。実質 GDP 成長率の予測においては、年度予測では後者の方が上回り、さらに四半期予測でも 2008 年 10 - 12 月期の 2008 年 1 月調査においてはなお後者のメリットが大きかったと考えられる。しかし、2008 年 1 - 3 月期についてはうるう年要因を適切に考慮した専門家の優位を、最後まで覆せなかったようである。

さらに、データの特性から専門家の優位性が発揮されるコア C P I 上昇率の予測についても、2008年2月調査における2008年1-3月期見通しでは非専門家（予測経験なし）のコンセンサスが最も誤差が小さくなった。年度全体でも非専門家の方が正確であった。エネルギー価格の上昇などで不確実性が高まったときに非専門家予測の分散投資のメリットが発揮された好例といえよう。

振り返ってみると、本調査期間であった2007年12月から2008年2月は、米国を中心とした海外経済が急変し、為替レートや株価も大きく変動し、日本経済に対する見方も変わった時期であった。さらに景気の転換点を過ぎてまもなくであった可能性が高いので、専門家の意見はあまりばらつかずに相互に似かったものとなっていた時期であったのかもしれない $ ^{23} $ 。したがって、この調査時期はたまたまであるが、非専門家の予測の活用余地が比較的大きい時期であったかもしれない。
## 参考文献

Armstrong, J. Scott (2001) “Combining Forecasts” in J. Scott Armstrong eds. Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners, New York, USA: Kluwer. pp. 417-439.

Croushore, Dean (2006) “Forecasting with Real-time Macroeconomic Data”, in Handbook of Economic Forecasting, edited by Elliott, Granger and Timmermann, pp.961-982 Elsevier.

Gurkaynak, Refer and Justin Wolfers (2006) “Macroeconomic Derivatives: An Initial Analysis of Market-Based Macro Forecasts, Uncertainty, and Risk.” NBER Working Paper. No. 11929.

Curtin, Richard (2006) “Inflation Expectations: Theoretical Models and Empirical Tests,” an unpublished paper downloadable from the University of Michigan website (http://www.sca.isr.umich.edu/documents.php?c=s)

Hori, Masahiro and Satoshi Shimizutani (2003) “What Changes Deflationary Expectations?: Evidence from Japanese Household-level Data,” ESRI Discussion Paper Series No.65, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office.

Hori, Masahiro and Satoshi Shimizutani (2005) “Price Expectations and Consumption under Deflation: Evidence from Japanese Household Survey Data,” ESRI Discussion Paper Series No.133, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office.

Hori, Masahiro and Masaaki Kawagoe (2009) “Inflation Expectations of Japanese Households: Micro Evidence from a Consumer Confidence Survey in Japan,” a paper presented at the ESRI International Conference 2009 on June, 29.

飯塚信夫(2007a)「民間調査機関2007年度経済見通し：カギ握る個人消費の持ち直し」『日本経済研究センター会報』2007年2月号

飯塚信夫（2007b）「年度実質 GDP 成長率予測における特性分析」平成 18 年度内閣府経済社会総合研究所委託調査報告書『多数の予測機関、エコノミスト等の経済に関する予想を用いた期待形成の調査研究報告書』第 4 章

河越正明(2007a)「コンセンサス予測は単なる平均的な予測か？：ＥＳＰフォーキャスト調査の評価の再検討」ESRI Discussion Paper Series Nb. 180 内閣府経済社会総合研究所

河越正明(2007b)「経済成長率はいかに事後改訂されたか：実質GDPのリアル・タイム・データによる分析」『季刊 国民経済計算』内閣府経済社会総合研究所国民所得部編 Nb.134 2007年12月 pp.14-19

河越正明(2008)「コンセンサス予測の利便性改善に向けて：ＥＳＰフォーキャスト調査の調査項目の見直しの意義」『ＥＳＰ』Ｎｂ.４３４ pp.５０-５４.６月（社)経済企画協会

小峰隆夫(2008)「4年に1度のうるう年の影響を測定する」『景気を語るこの指標』5月22日付け(http://bizplus.nikkei.co.jp/keiki/body.cfmi=20080520kk000kk)

Komine, Takao, Kanemi Ban, Masaaki Kawagoe, and Hiroshi Yoshida (2009) “What Have We Learned from a Survey of Japanese Professional Forecasters?: Taking Stock of Four Years of the ESP Forecast Experience,” ESRI Discussion Paper No.214, Economic and Social Research Institute, Cabinet Office.

Mankiw, N. Gregory, Ricardo Reis, and Justin Wolfers (2004) “Disagreement about Inflation Expectations,” in Mark Gertler and Kenneth Rogoff ed. NBER Macroeconomic Annual 2003, pp.
209-248. MIT press

Maloney, Michael T., and J. Harold Mulherin (2003) “The Complexity of Price Discovery in an Efficient Market: the Stock Market Reaction to the Challenger Crash,” Journal of Corporate Finance, vol.9 pp.453-479

水田豊(2008)「大統領選挙と景気：予測市場からみた展望」『ＥＳＰ』Ｎｂ．431 pp．56-59（社）

経済企画協会

斎藤太郎(2008)「閏年で押し上げられる個人消費」Weeklyエコノミスト・レター 2月8日付け ニッセイ基礎研究所

Surowiecki, James (2004) The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few, Doubleday, Random House, Inc.

竹田陽介(2007)「経済予測市場のメカニズムとパフォーマンス：その可能性」『 E S P 』 pp. 25-29 Nb. 428 （社）経済企画協会

Timmermann, Allan (2006) “Forecast Combinations”, in Handbook of Economic Forecasting, edited by Elliott, Granger and Timmermann, pp.135-196 Elsevier.

Wolfers, Justin, and Eric Zitzewitz (2006) “Prediction Markets in Theory and Practice”, NBER Working Paper No. 12083.
図表 1 CPI 上昇率：実績値と消費動向調査による予測値の比較

(注)1. 消費動向調査から期待物価上昇率を計算する方法については、脚注8を参照せよ。

2. CPI上昇率の実績値は、持ち家の帰属家賃を除く総合。

図表2 回答者の属性

調査時期	2007年12月	2008年1月	2008年2月
回答者数	54	59	58
予測担当中	4	6	6
予測経験者	28	26	26
予測未経験	22	26	26
無回答	0	1	0
予測経験あい比率(%)	59.3	54.2	55.2
回答率(%)	31.6	34.5	33.9
図表 3 予測値の平均

調査時期	2007年12月	2008年1月	2008年2月
(1) 実質GDP成長率
<2007年10 - 12月期 > 実績:3.7
専門家	1.02	1.01	1.36
非専門家	1.19	1.03	0.89
予測経験あり	0.91	0.83	0.72
予測経験なし	1.61	1.26	1.10
<2008年1 - 3月期 > 実績:3.3
専門家	2.05	2.10	1.65
非専門家	0.93	0.99	0.70
予測経験あり	0.94	0.93	0.83
予測経験なし	0.91	1.06	0.54
<2008年度 > 実績:▲ 3.5
専門家	1.98	1.92	1.74
非専門家	1.35	1.49	1.23
予測経験あり	1.37	1.37	1.21
予測経験なし	1.33	1.64	1.25
(2) コアCPI上昇率
<2007年10 - 12月期 > 実績:0.5
専門家	0.16	0.27	-
非専門家	0.07	0.16	-
予測経験あり	0.05	0.15	-
予測経験なし	0.10	0.16	-
<2008年1 - 3月期 > 実績:1.0
専門家	0.37	0.48	0.76
非専門家	0.19	0.29	0.75
予測経験あり	0.17	0.31	0.72
予測経験なし	0.22	0.26	0.80
<2008年度 > 実績:1.2
専門家	0.37	0.39	0.51
非専門家	0.32	0.40	0.79
予測経験あり	0.28	0.38	0.74
予測経験なし	0.39	0.43	0.86
図表 4 予測値平均の差とその検定結果

比較対象	調査時点
専門家	非専門家(予測経験あり)	非専門家(予測経験なし)	2007年12月	2008年1月	2008年2月
(1)実質GDP成長率(=X1-Y1)
<2007年10-12月期>
X1	Y1	▲ 0.17	▲ 0.02	0.47 *
X1	Y1	0.11	0.18	0.64 **
X1	Y1	▲ 0.59 *	▲ 0.25	0.26
X1	Y1	▲ 0.70 *	▲ 0.43	▲ 0.38
<2008年1-3月期>
X1	Y1	1.12 ***	1.11 ***	0.95 ***
X1	Y1	1.11 ***	1.17 ***	0.82 ***
X1	Y1	1.14 ***	1.04 ***	1.11 ***
X1	Y1	0.03	▲ 0.13	0.29
<2008年度>
X1	Y1	0.63 ***	0.43 ***	0.51 ***
X1	Y1	0.61 ***	0.55 ***	0.53 ***
X1	Y1	0.65 ***	0.28 ***	0.49 ***
X1	Y1	0.04	▲ 0.27	▲ 0.04
(2)コアCPI上昇率(=X2-Y2)
<2007年10-12月期>
X2	Y2	0.09 **	0.11 **	-
X2	Y2	0.11 ***	0.12 ***	-
X2	Y2	0.06	0.11 *	-
X2	Y2	▲ 0.05	▲ 0.01	-
<2008年1-3月期>
X2	Y2	0.18 ***	0.19 ***	0.01
X2	Y2	0.20 ***	0.17 ***	0.04
X2	Y2	0.15	0.22 ***	▲ 0.04
X2	Y2	▲ 0.05	0.05	▲ 0.08
<2008年度>
X2	Y2	0.05	▲ 0.01	▲ 0.28 ***
X2	Y2	0.09	0.01	▲ 0.23 **
X2	Y2	▲ 0.02	▲ 0.04	▲ 0.35 ***
X2	Y2	▲ 0.11	▲ 0.05	▲ 0.12

(注)1. ***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準でそれぞれ有意に平均値が等しいという帰無仮説を棄却。

2. この検定結果をダミー変数を用いた回帰分析で行った場合、残差が(1)実質GDP成長率の1ケースを除いて正規性、(2)実質GDP成長率では6ケース、コアCPI上昇率では3ケースを除いて均一分散という帰無仮説が棄却される。
図表 5 予測値の標準偏差

調査時期	2007年12月	2008年1月	2008年2月
(1)実質GDP成長率
<2007年10-12月期>
専門家	1.00	0.92	0.60
非専門家	1.46	1.59	1.45
予測経験あり	1.41	1.77	1.69
予測経験なし	1.47	1.36	1.06
<2008年1-3月期>
専門家	1.04	0.96	0.84
非専門家	1.15	1.10	0.94
予測経験あり	1.12	1.01	0.94
予測経験なし	1.23	1.20	0.93
<2008年度>
専門家	0.33	0.32	0.35
非専門家	0.78	0.73	0.77
予測経験あり	0.83	0.82	0.73
予測経験なし	0.72	0.59	0.83
(2)コアCPI上昇率
<2007年10-12月期>
専門家	0.11	0.11	-
非専門家	0.23	0.24	-
予測経験あり	0.12	0.16	-
予測経験なし	0.32	0.32	-
<2008年1-3月期>
専門家	0.14	0.14	0.21
非専門家	0.36	0.30	0.35
予測経験あり	0.20	0.31	0.38
予測経験なし	0.52	0.30	0.30
<2008年度>
専門家	0.18	0.13	0.13
非専門家	0.47	0.48	0.57
予測経験あり	0.48	0.53	0.55
予測経験なし	0.45	0.43	0.59
## 図表 6（1） 2007年10 - 12月期 実質GDP成長率見通し分布の変化

■ 専門家 vs 非専門家

(2007年12月調查)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

(2008年1月調查)

(2008年2月調查)

注）Rは2つの分布が同じという仮説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で棄却される、NRは棄却されない
## 図表6（2）2008年1-3月期 実質GDP成長率見通し分布の変化

■ 専門家 vs 非専門家 (2007年12月調査)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

(2008年1月調査)

(2008年2月調査)

注）Rは2つの分布が同じという反説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で乗却される、NRは乗却されない
## 図表 6（3） 2008年度 実質GDP成長率見通し分布の変化

■ 專門家 vs 非專門家 (2007年12月調查)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

☐ 非専門家 (予測経験あり) —— 非専門家 (予測経験ない)

(2008年1月調査)

(2008年2月調査)

注）Rは2つの分布が同じという仮説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で棄却される、NRは棄却されない

非専門家（予測経験あり）非専門家（予測経験ない）
## 図表 7（1） 2007年10 - 12月期 コアCPI上昇率見通し分布の変化

■ 専門家 vs 非専門家

(2007年12月調査)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

(回答比率)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

(2008年1月調査)

注)Rは2つの分布が同じという仮説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で棄却される、NRは棄却されない
## 図表 7(2) 2008年1 - 3月期 コアCPI上昇率見通し分布の変化

■ 專門家 vs 非專門家 (2007年12月調查)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

(2008年1月調査)

(2008年2月調査)

注）Rは2つの分布が同じという反説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で棄却される、NRは棄却されない
## 図表 7 (3) 2008年度 コアCPI上昇率見通し分布の変化

■ 専門家 vs 非専門家 (2007年12月調査)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験あり)

■ 専門家 vs 非専門家 (予測経験なし)

■ 非専門家 (予測経験あり) vs 非専門家 (予測経験なし)

(2008年1月調査)

(2008年2月調查)

非専門家 (予測経験あり) 実績 非専門家 (予測経験ない)

注）Rは2つの分布が同じという仮説がKolmogorov-Smirnov testにより5%の有意水準で棄却される、NRは棄却されない

☐ 非専門家 (予測経験あり) ☐ 実績 ☐ 非専門家 (予測経験なし)
図表 8 金融政策の変更

金利引上げ時期	金利引下げ時期	回答総数
0～2	3～5	6～8	9+	小計	小計	9+	6～8	3～5	0～2
07/12調査	6	15	9	15	45	7	1	1	5	0	52
うち経験あり	3	9	3	13	28	4	1	1	2	0	32
うち経験なし	3	6	6	2	17	3	0	0	3	0	20
(参考) ESPF	8	3	12	7	30	0	0	0	0	0	30
08/01調査	7	13	14	14	48	8	2	2	4	0	56
うち経験あり	4	7	6	8	25	6	2	1	3	0	31
うち経験なし	3	6	8	6	23	2	0	1	1	0	25
(参考) ESPF	0	6	21	6	33	0	0	0	0	0	33
08/02調査	2	8	4	24	38	20	0	2	5	13	58
うち経験あり	1	7	1	12	21	13	0	2	3	8	34
うち経験なし	1	1	3	12	17	7	0	0	2	5	24
(参考) ESPF	0	0	4	26	30	1	1	0	0	0	31

(注)時期」とは調査時点から何ヶ月後に金融政策の変更が行われるかを示す。
# (付録) 景気循環学会会員に配布した調査票（2007年12月調査）

景気循環学会会員アンケート調査質問表

内閣府委託調査

多数の予測機関、エコノミスト等の経済に関する予測を用いた期待形成の研究」

第1回：平成19年12月調査

回答の送付期限:11月30日)

送付先 (お問い合わせ先)

〒105-0003 港区西新橋1-4-10 西新橋3森ビル7F

社经济企画协会担当吉田博

電話：03-3592-3881、Email：h-yoshida@epa.go.jp

回答者名

0. 予備調査項目

現在のお仕事についておうかがいいたします。以下の3つの記述の中から、一番当てはまるもの一つに。をおつけ下さい。

回答欄	記述
現在、経済予測を担当している。
以前経済予測を担当していたが、現在は担当していない。
経済予測を仕事として行った経験はない。

以下の項目の予測をお尋ねいたしますので、一番適当と思われる数値の欄に。印をつけてください。

適当な数値がない場合は、数値欄に具体的な数値を記入いただいても構いません。

質問は、「1.実質GDP」、「2.消費者物価指数」、「3.日銀の金融政策」の3項目です。

1．実質GDP（増加率、%）

·年度実績

年度	2001	2002	2003	2004	2005	2006
実績	-0.8	1.1	2.1	2.0	2.4	2.0

· 四半期実績(季節調整済·年率)

2006年	2007年
四半期	1-3月期	4-6月期	7-9月期	10-12月期	1-3月期	4-6月期	7-9月期
实績	2.2	2.1	-0.2	5.5	2.6	-1.6	2.6

◎ 上の実績を参考に以下の予測値をご記入ください。

四半期	07年10-12月期	08年1-3月期
予測	-4.0	-3.5	-3.0	-2.5	-2.0	-4.0	-3.5	-3.0	-2.5	-2.0

-1.5	-1.0	-0.5	0.0	0.5	-1.5	-1.0	-0.5	0.0	0.5

1.0	1.5	2.0	2.5	3.0	1.0	1.5	2.0	2.5	3.0

3.5	4.0	4.5	5.0	5.5	3.5	4.0	4.5	5.0	5.5

6.0	6.5	7.0	7.5	8.0	6.0	6.5	7.0	7.5	8.0

8.5	9.0	9.5	10.0	10.5	8.5	9.0	9.5	10.0	10.5

数值欄(上の欄に適当な数字がない場合)	数值欄(上の欄に適当な数字がない場合)
年度	2008年度	最も適切な欄に○印をして下さい。または、数值欄に数値を記入して下さい。
予測	-1.4	-1.2	-1.0	-0.8	-0.6

-0.4	-0.2	0.0	0.2	0.4

0.6	0.8	1.0	1.2	1.4

1.6	1.8	2.0	2.2	2.4

2.6	2.8	3.0	3.2	3.4

3.6	3.8	4.0	4.2	4.4

数值欄(上の欄に適当な数字がない場合)

年率換算の伸び率をお答えください。

例えば、4-6に100、7-9に101の場合、伸び率は1四半期に1%ですから、年率では4%となります。

最も適切な欄に

○ 印をして下さい。

または、数値欄に

数値を記入して下