Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第一に，金融ブロックをやや拡大して，マネー・サプライを内生化した。マネー・サプライは最も重要な金融指標の一つであるにもかかわらず従来は外生的に与えていたが，今回の改訂により，一応予測の対象に入ることになった。また，乗数分析上も，従来は公定歩合の乗数効果が住宅投資に最も大きく現れるという不自然な結果が出ていた。これは，金融変数として，住宅投資関数には金利が，設備投資関数には資金のアベイラビリティが入っており，金利は公定歩合と共に動くが，資金のアベイラビリティはマネー・サプライが内生的に増減しないので，すぐには反応しないというメカニズムになっていたためである。今回のマネー・サプライの内生化により，上記のような乗数分析上の欠陥はかなり改善された。

第二に，従来は外生変数だった労働力人口（NL）も近年，主婦等の労働力化がすすんだこともあって景気局面に応じて変動するようになってきているので，今回これを内生化することとした。

第三に，間接税についても，SP－17では外生変数だったため，乗数分析を行うと，名目国民総支出の増減に伴って間接税が自ら変化する仕組みにはなっていなかったため，支出と分配とのギャップが広がり，残差としての個人業主所得が変動するという欠点があったので，今回これを内生化した。

第四に，政府経常支出デフレーターも，一般物価水準，賃金等の動きによって説明可能であるので，これも内生化した。

## (4) 物価・賃金関数の変更

デフレーターおよび一人当たり雇用者所得関数について，従来の前年比型の推定からくるエラティックな四半期変動を避けるため，スペシフィケーションの修正を行った。前年比型のスペシフィケーションでシミュレーションを行うと，前年比で見る限りではおかしな結果は出ないが，前年のレベルが不規則に変動していると，予測期間全体にわたってその変動パターンが継続し，それがモデルから得られる結果全体に波及するという欠点があった。

このような問題点があるにもかかわらずこれまで前年比型のスペシフィケーションを採用してきたのは，わが国の賃金決定のメカニズムには春闘等の制度的慣行が強く働いているため，一人当たり雇用者所得（W）及びWを説明変数とするデフレーター関数については，レベル型，前期比型では十分な説明力を持つスペシフィケーションが得られなかったためであろう。

そこで今回は，いわば前年比型と前期比型の中間として，過去一年間の平均に対する当期の伸び率 $ P / \sum_{1}^{4} P $ を使ってみた。このスペシフィケーションは比較的うまくいっており，予測シミュレーション結果の四半期パターンのエラティックな変動は大幅に改善された。

## (5) コンスタント修正の自動化

予測シミュレーションの際に，すでに判明している実績値とモデルから得られた推計値を一致させるためのいわゆる足元合わせのためのコンスタント修正については，従来は全体との関連を見ながら適当に手作業で処理していたため，かなりの時間を要し，結果も不完全だった。このため，SP－18では，ある程度実績の出ている期間も含めて予測をスタートさせ，その期間についてはすべての構造方程式について実績に合わせるようなコンスタント修正を自動的に行うこととした。これにより，いわゆる足元合わせはほぼ完全に行われるとともに，予測作業も極めて迅速に行い得ることになった。

さらに，予測期間におけるコンスタント修正については，予測期間内直前の4四半期のコンスタント修正幅の平均を自動的に継続させるという方法をとることにしたので予測結果に恋意的な判断が入る余地は大幅に減少した（付論2．コンスタント修正の自動化参照）。

## I I モデルの構造

短期経済予測モデルSP−18は，36本の構造方程式と54本の定義式から成る同時連立方程式体系であり，内生変数は90個，外生変数は37個，
先決内生変数は125個である。モデルは，(1)支出ブロック，(2)労働・生産ブロック，(3)デフレーター・ブロック，(4)分配ブロック，(5)金融ブロックに分けることができる。各ブロック間の相互関係は付図にまとめてある。ブロック別にみたモデルの概要は以下の通りである。

## 1 支出ブロック

四半期別国民所得統計速報（QE）で発表される支出項目にほぼ見合っており，個人消費支出（C），民間住宅投資（IH），民間設備投資（IP），民間在庫投資（JP），商品輸出（EC），名目商品外輸出（EO'），商品輸入（MC），名目商品外輸入（MO'）が内生変数であり，名目政府固定資本形成（IG'），名目政府経常支出（CG'），政府在庫投資（JG）が外生変数である。

個人消費支出（C）は基本的には従来と同様，実質可処分所得と前期の消費に依存して決まる形になっているが，石油ショック後顕在化した消費性向の低下を説明するため，物価上昇率によっても短期の限界消費性向が動く形のスペシフィケーションを採用している。民間住宅投資（IH）は，所得要因（実質可処分所得），価格要因（PH／PC），金融要因（貸出平均金利，I）によって決定される。民間設備投資（IP）は，実質国民総支出（V），資本ストック（KP），企業利潤（法人所得の国民所得に占めるシェアで表示），金融要因（銀行貸出，LF）で決まる。従来より利潤，金融要因が弱まり，ストック調整の効き方が強くなった。民間在庫投資（JP）は，ストック調整型（価格期待要因を表わす民間在庫デフレーター（PJ）上昇率を含む）のシンプルなものである。振幅の激しい在庫投資の変動を必ずしも充分追っているとはいえず，今後とも改善が必要である。

輸出（E）は商品輸出（EC）と商品外輸出（EO'）に分れている。景気変動を大きく左右する商品輸出は，今回全面的に変数を入れ替え，世界輸入（TWM），相対価格，および輸出ドライブ要因となる在庫率（KJP/V）で説明される。輸入（M）は，商品輸入（MC）と商品外輸入（MO'）に分れている。商品輸入（CIF建て）の説明変数には，最終需要項目としての消費需要（V+M-IP-JP）と投資需要（IP+JP）とを別々に立て，これにさらに相対価格を加えた。

今後検討すべき課題としては設備投資の製造業，非製造業への分割，輸出入関数の相対価格効果のラグ構造の吟味等が残されている。

## 2 労働・生産ブロック

生産面は，鉱工業生産指数（O）のみが組み込まれており，製造業稼働率指数はデータ上も問題が多いのでモデル体系から外した。鉱工業生産指数（O）は，実質国民総支出項目と統計式的に結びつけられている。しかし最近，生産指数と国民総支出の動きが乖離する傾向にあり，この方式にも問題が残る。

労働ブロックの関係は下図のようになっている。労働力人口（NL）から完全失業者数（U）を差し引いて就業者数（L）が決まり，これと雇用

（）内は51年の実数 万人 $ ^{*} $ は外生変数
者数（LW）との差で個人業主数（LU）が決まる。さらに，労働需給の指標として，有効求人求職倍率（VA）が内生化されている。雇用者数，完全失業者数，有効求人求職倍率はいずれも実質国民総支出（V），生産者価格を示す民間在庫デフレーター（PJ），賃金レベルを示す一人当たり雇用者所得（W）などによって決まる。

## 3 デフレーター・ブロック

現モデルでは個人消費支出デフレーター（PC），民間住宅投資デフレーター（PH），民間設備投資デフレーター（PI），政府固定資本形成デフレーター（PIG），政府経常支出デフレーター（PCG），民間在庫デフレーター（PJ），商品輸出デフレーター（PEC）が内生的に決まり，商品輸入デフレーター（PMC），商品外輸入デフレーター（PMO），商品外輸出デフレーター（PEO），政府在庫投資デフレーター（PJG）が外生変数となっている。

デフレーター・ブロックでは卸売物価に相当する民間在庫デフレター（PJ）が最も重要な変数になっており，その他のデフレーターは，PJに連動して決まる。また，PMCは輸入価格に当たり，国内物価の変動に重大な影響を及ぼす最も重要な外生変数の一つである。民間在庫デフレーター（PJ）は，ファイナル・テストでさまざまなものを検討した結果，海外物価（PMC）と単位当たり賃金コスト（W／V／L），需給要因を示す在庫率（KJP／O）で説明されるものを採用した。

個人消費支出デフレーター（PC）はPJと賃金（W）によって決まるフル・コスト型のものである。民間住宅投資デフレーター（PH），民間設備投資デフレーター（PI）は，いずれもPJと需要要因——PHについては住宅投資（IH），PIについては設備投資と政府投資の合計（IP＋IG）——で説明されている。今回内生化された，政府経常支出デフレーター（PCG）は，PJとWで説明される。商品輸出デフレーターは，PJと円為替変動率で説明される。為替レートの変動によってドル建ての輸出価格が変動した時，それを相殺する方向に円建て価格が変動するメカニズムをとり入れたものである。

## 4 分配ブロック

SP－18では，国民所得構成項目のうち，政府の事業，財産所得（YG）はこれを外生変数としたが，雇用者所得（YW），個人業主所得（YU），利子賃貸料所得（YR－DI），法人所得（YC）をすべて構造方程式にとり入れて，これらを内生化し，その合計と名目国民総支出（減価償却，間接税マイナス補助金を除く）との残差が不突合となるようにした。また，租税については，もともと内生変数であった個人税（TP），法人税（TC）に加えて，SP－18では間接税（TI）も内生化されている。

雇用者所得（YW）は，労働ブロックで決まる雇用者数（LW）と一人当たり雇用者所得（W）から決まる。一人当たり雇用者所得は，消費者物価の代理変数としての個人消費支出デフレーター（PC），労働需給の逼迫度を示す有効求人求職倍率（VA），企業利潤を示す法人所得の国民所得に占めるシェアによって説明されている。

もう一つの重要な内生変数である法人所得（YC）は，従来のシェア型（YC+AC）／（Y+AP+AG）をレベル型（YC+AC）に変更した。従来は，設備投資の対国民総支出比率（IP／V）の上昇が法人所得のシェアを高め，それがさらにIPを高めるという，投資が投資を呼ぶメカニズムが組み込まれていたが，今回の改訂でこのメカニズムはなくなった。

新たに内生化された間接税（TI）は通常名目国民総支出で説明される場合が多いが，輸入関税の分を捕えるため商品輸入を説明変数に加えている。

## 5 金融ブロック

金利については，SP－17と同様コール・レート（IC）と全国銀行貸出約定平均金利（I）が内生化されている。金融プロックと実体経済を結びつける役割は，SP－17の産業資金供給増減（LE）に代えて，より意味の明確な銀行貸出増減（LF）を取り入れた。また，今回新たに，マネー・サプライ（M2）を構成する現金通貨，
預金通貨，準通貨（定期性預金）がそれぞれ構造方程式で求められ，マネー・サプライが内生的に決まることになった。

実質現金通貨残高（MCCS）は，実質可処分所得（YD／PC），鉱工業生産指数（O），及び実質貯蓄ストック（SSC+SSP／P）の三つで説明されるが，それぞれは，個人の取引動機に係る分，生産活動に関係する取引動機に係る分，個人，法人の貯蓄ストックの一定割合が現金で保有される分に相当する。

預金通貨増減（MD）は金融機関のバランスシート上の預金通貨の増減≠市中銀行の貸出増減（LF）－貯蓄性預金の増減（MQ）－日銀純信用増減（LN－DN）という定式化に基づいている。これは，市中銀行が定期性預金の受け入れ額以上に貸出を行うという信用創造の過程で預金通貨が供給されるというメカニズムを想定したものである。

準通貨増減（MQ）は，個人貯蓄の一定割合が振り向けられる分を説明する個人貯蓄増減（SP）と貸出に見合う企業預金を説明する銀行貸出増減（LF）によって決まる。

銀行貸出増減（LF）は，基本的には供給関数として定式化されており，貸出の源資としての貯蓄性預金（MQ），日銀の信用割当ての代理変数としての日銀純信用（LN−DN），限界コストとしてコール・レートと全銀貸出約定平均金利の差（IC−I）によって説明されている。

## 6 推定方法と解法

SP－18の構造方程式の推定には，昭和40年度第1四半期から50年度第4四半期までの44個のデータを用いた。ただし，銀行貸出増減（LF）だけは，金融機関保有国債（SEB）および地方債（SEL）のデータが昭和41年度以降のみ公表されているので，40個のデータで推定している。

データは，季節調整をする意味がないと考えられるもの（公定歩合など）を除いて，すべて季節調整済年率表示である。季節調整法は，国民所得統計については，特異項処理を含むEPA法（X－8）を，その他のものには，EPA法（X－4C）を使用しており，センサス局法やMITI法によって季節調整済系列が公表されているものについても，原系列にもどってEPA法で季節調整を行っている。

構造パラメータの推定には，直接最小二乘法（OLS）が用いられている。OLSが連立方程式体系の推定に一致性を持にないことは周知のことがらであって，理論的には一致性を持つ二段階最小二乘法（TSLS），制限情報最尤法（LIML）等の同時推定法を使用することが望ましいとされている。最近，これらの同時推定法の漸近的特性が調べられており，今後，そうした研究を踏まえて，同時推定法の採用について検討したい。

モデルの解法については，内生変数相互が非線形に定式化されているため，ガウス・ザイデル法による収束計算によって解を求めている。収束の判定条件としては，0.0001を与え，初期値としては，内挿期間については実績値を外挿期間については前期の値を与えている。方程式はモデルの同時決定関係を考慮した上で，ほぼ，実質支出，デフレーター，名目支出，分配，金融の各ブロックの順で配列している。収束までの線り返し回数は，内挿期間，外挿期間を問わずほぼ10回前後である。
付図 SP-18 の 全 容

(外生変数) (内生変数) (JG) 世界 輸入 (TWM) 世界工業製品輸出 価格 (PEIW) 為替レート (EX)	実質国民総支出 (内生変数) 実質国民総支出 (V) 個人消費支出 (C) 民間住宅投資 (IH) 民間設備投資 (IP) 民間在庫投資 (JP) 政府固定資本形成 (IG) 政府经常支出 (CG) 輸 出 等 (E) 輸 入 等 (M) 鉱工業生産 (O)	名目国民総支出 (外生変数) (内生変数) 名目国民総支出 (V') 政府固定資本形成 (IG') 政府经常支出 (CG') 輸 出 等 (E) 輸 入 等 (M')	(外生変数) (内生変数) (PEO) 商品輸入 (PMC) 民間住宅投資 (JG') 民間設備投資 (JP') 民間在庫投資 (JP') 政府在庫投資 (JG') 輸 出 等 (E') 輸 入 等 (M')	(外生変数) (内生変数) (PEO) 商品輸入 (PMC) 民間住宅投資 (JG') 民間設備投資 (JP') 民間在庫投資 (JG') 輸 出 等 (E') 輸 入 等 (M')	(外生変数) (内生変数) (PEO) 商品輸入 (PMC) 民間住宅投資 (JG') 民間設備投資 (JP') 民間在庫投資 (JG') 輸 出 等 (E') 輸 入 等 (M')	(外生変数) (内生変数) (PEO) 商品輸入 (PMC) 民間住宅投資 (JG') 民間設備投資 (JP') 民間在庫投資 (JG') 輸 出 等 (E') 輸 入 等 (M')
IP, IH ^	IP, IH ^	IP, IH ^	IP, IH ^	IP, IH ^	IP, IH ^	IP, IH ^
(外生変数) (内生変数) 公 定 步 合 (IN) 日銀信用增減 (LN-DN) 国債・地方債保有 (SEB+SEL)	(外生変数) (IN) マネー・サプライ (M2) 現 金 通 貨 (MCC) 準 通 貨 (MQ) 預 金 通 貨 (MD) 貸出平均金利 (I) コール・レート (IC) 銀行貸出增加額 (LF)	分配プロクク (外生変数) 政府事業・財産所 得 (YG)	(外生変数) (内生変数) 国 民 所得 (Y) 雇用者所得 (YW) 個人業主所得 (YU) 利子賃貸料所得 (YD-DI) 法人税率 (R1, R2) 個人税累積減稅額 (TPS) 經常補助金 (SB) 政府減価償却 (DG) 減 価 償 却 民 間 設 備 (DP) 民 間 住 宅 (DH) 統計上の不契合 (SD)	(外生変数)
## I II シミュレーション・テスト

1 シミュレーション・テストの意味

SP－18 の連立方程式体系としての予測力を検討するためシミュレーション・テスト（内挿テスト）を行った。これは推定期間内について外生変数に実績値を与え，事後予測を行うことによって，モデルの過去の経済変動に対する追跡力をテストするものである。シミュレーション・テストには，トータル・テスト，ファイナル・テスト，イニシャル・テストの三つがある。

トータル・テストは先決変数に実績値を与えることによって一期ごとの事後予測を行うもので，同時従属変数（ラグなし内生変数）間の誤差の増幅のみが問題となる。ファイナル・テストは長期間にわたる事後予測を行うもので，ラグ付内生変数には予測値が代入されるので，期間が長くなるほど誤差が累積する傾向があり，トータル・テストに比較してきわめて厳しいテストである。したがって，我々はファイナル・テストである程度満足しうる結果が得られることをSP-18作成上の最も重要な基準の1つとして作業を行った。イニシャル・テスト（初期値テスト）は，初期時点を変えてシミュレーションを行うことによって，景気局面の変化などによる初期条件の違いが，景気変動や転換点の追跡力に与える影響を調べるものである。

SP－18 のパラメータ推定期間内には高度成長期，石油ショックの激動期，その後の調整期という相異なる経済局面が含まれており，こうした激しい経済変動に対してモデルがどれだけの追跡力を発揮できるかを検討することは興味深い課題であろう。

2 シミュレーション・テストの結果

SP－18 では銀行貸出増減（LF）の推定期間が，データの制約から昭和41年以降なので，41年度をスタート時点としてトータル・テスト，ファイナル・テストを行った。その結果は第Ⅲ－1表のとうりである。

トータル・テストの結果を平均絶対誤差率でみると，大部分の変数が4%以下の誤差率の範囲におさまっており，良好であると判断される。

次に，ファイナル・テストの結果については，第Ⅲ−1表のほか第Ⅲ−5図に主な変数について推計値と実績値のグラフを掲げ，さらに，第Ⅲ−2表でモデルの変化率に対する予測精度をみるため実質国民総支出（V）と個人消費支出デフレーター（PC）についてファイナル・テストで推定された前年比と実績との比較を行っている。これらの結果から以下のような点が指摘できよう。

イ）全体として従来よりも改善しており，一応満足すべき結果である。

口）景気局面別に見ると，石油ショックの激動期と，その後の調整期は比較的現実経済をフォローしているが，44～45年の景気の盛り上りは過小推定となっている。

ハ）ブロック別にみると，デフレーター・ブロックはいわゆる狂乱物価期も含めてきわめて良好であり，雇用，分配関係もおおむね良好な結果を示しているが金融ブロックはやや精度がおちる。

イニシャル・テストについては，シミュレーションのスタート時点を推定期間内の相異なる3時点にとり，4年間，16四半期のシミュレーションを行ってその結果を比較している。

ここで対象としたのは次の3ケースである。

ケース(イ)：昭和41年度～44年度

ケース(口)：昭和44年度～47年度

ケース(ハ)：昭和47年度～50年度

ケース(イ)，(口)は高度成長期に対応する期間であり，ケース(ハ)は石油ショックの激動期を含む期間である。

主要変数についての結果が，第Ⅲ−3表にまとめられているがケース(ハ)ではデフレーター・ブロックの精度がやや低下しているものの，他の項目についてはケース間の予測精度にはっきりした優劣の差は認められない。

実質国民総支出（V）について転換点の追跡力を見ると、ケース(ハ)では石油ショック時の景気後退を一応フォローしている（第 III−4 図）。
第 III−1 表 シミュレーション・テスト結果（昭和 41 年度～昭和 50 年度）

項目	平均平方誤差	平均絶対誤差率(%)	フォン・ノイマン比
変数	トータル・テスト	ファイナル・テスト	トータル・テスト	ファイナル・テスト	トータル・テスト	ファイナル・テスト
V	836.5	2,480.7	0.9	2.9	1.26	0.18
C	490.0	1,681.0	0.9	3.6	2.08	0.29
IH	177.5	382.9	3.2	6.7	1.45	0.83
IP	408.0	1,220.1	2.4	8.1	1.51	0.23
JP	612.1	704.7	26.6	30.5	1.49	1.52
E	359.6	564.0	2.7	3.8	1.16	0.65
M	289.1	388.4	3.0	3.6	0.76	0.44
EC	330.4	543.2	3.1	4.5	1.31	0.66
MC	254.2	322.4	3.5	3.9	0.63	0.40
O	1.8	5.5	1.4	4.6	1.22	0.18
V'	1,031.7	2,666.3	0.9	2.7	1.39	0.27
C'	497.9	1,587.7	0.7	2.3	1.54	0.16
IH'	238.5	913.7	3.1	9.7	1.99	0.42
IP'	574.2	1,281.3	2.8	7.5	1.59	0.30
EC'	353.6	387.2	2.9	3.3	1.54	1.33
MC'	349.2	395.0	3.5	3.9	0.64	0.40
E'	395.7	445.6	2.6	2.9	1.32	1.15
M'	394.8	477.3	3.0	3.6	0.71	0.43
P	0.9	2.1	0.5	1.4	1.14	0.19
PC	0.7	2.0	0.5	1.7	2.31	0.63
PCG	2.4	2.3	1.2	1.6	2.59	1.78
PIG	2.1	2.6	1.3	1.6	1.16	0.53
PI	1.4	2.0	0.8	1.5	1.01	0.37
PH	2.2	10.4	1.3	5.0	1.55	0.11
PJ	2.0	2.7	1.0	2.0	1.28	0.48
PEC	1.9	6.2	1.1	3.7	0.74	0.14
W	17.5	46.6	1.0	2.3	1.79	0.45
L	0.0	0.1	0.1	0.1	2.50	0.79
LW	0.2	0.3	0.5	0.7	2.10	0.54
LU	0.2	0.3	1.0	1.4	1.97	0.49
U	0.0	0.1	3.9	5.7	2.45	0.78
UR	0.1	0.1	4.2	5.8	2.49	0.87
VA	0.1	0.2	7.6	14.5	0.75	0.43
Y	1,501.1	2,796.7	1.5	3.1	1.44	0.52
YW	644.0	1,946.3	1.0	2.6	1.93	0.41
YC	1,349.9	1,230.5	12.6	13.0	1.22	1.54
YD	1,207.7	2,277.2	1.5	2.4	1.50	0.63
YR	107.4	405.9	0.8	2.3	2.43	0.14
YU	795.0	778.7	5.0	5.0	0.92	0.97
SC	1,303.6	1,049.4	54.7	32.6	1.11	1.68
SP	945.6	1,158.3	5.8	6.2	1.33	1.14
T	657.8	1,046.9	2.9	4.4	1.27	0.61
TI	187.1	277.2	2.1	3.8	1.58	0.80
項目
変数	平均平方誤差	平均絶対誤差率(%)	フォン・ノイマン比
トータル・テスト	ファイナル・テスト	トータル・テスト	ファイナル・テスト	トータル・テスト	ファイナル・テスト
TC	285.5	367.5	5.8	8.1	2.47	1.44
TP	498.9	665.6	6.1	7.5	0.76	0.46
I	0.1	0.3	0.7	3.7	1.68	0.25
IC	0.3	0.8	3.4	7.3	0.75	0.24
LF	1,960.9	2,419.8	16.8	22.5	1.47	0.55
MCCS	154.7	375.5	1.9	3.8	0.50	0.12
MDS	362.4	2,179.1	1.3	11.8	1.80	0.19
MQS	279.9	1,643.3	0.5	4.0	2.43	0.04
M2S	544.5	3,098.9	0.6	5.2	1.97	0.08

第 III−2 表　対前年度比増減率の推移

年 度	V	PC	年 度	V	PC
実績	推計	実績	推計	実績	推計	実績	推計
41	%	%	%	%	%	%	%	%
11.3	14.4	4.9	4.8	46	7.3	9.8	5.5	5.9
42	13.0	10.4	4.0	5.6	47	9.8	10.4	5.5	5.3
43	12.7	7.9	5.2	5.9	48	6.5	8.0	14.3	11.8
44	11.0	9.6	5.7	6.2	49	-0.4	2.1	19.8	20.1
45	10.3	9.2	7.0	6.5	50	3.6	2.8	9.5	9.9

第 III−3 表 イニシャル・テストの結果

変数名	ケース(イ)	ケース(ロ)	ケース(ハ)
平均平方誤差	平均絶対誤差率	フォン・ノイマン比	平均平方誤差	平均絶対誤差率	フォン・ノイマン比	平均平方誤差	平均絶対誤差率	フォン・ノイマン比
V	2,168.4	3.2	0.15	1,310.2	1.4	0.79	2,000.8	1.9	0.45
C	866.4	2.2	0.10	788.8	1.9	1.10	834.6	1.4	1.00
IH	319.6	7.4	0.27	231.5	4.2	0.79	352.4	4.4	1.47
IP	1,128.9	9.0	0.13	660.0	3.8	0.69	982.3	5.6	0.82
JP	474.8	28.1	1.28	814.7	40.0	1.00	771.3	33.2	2.30
E	164.9	2.4	2.11	332.9	2.9	1.63	644.6	3.9	0.74
M	206.4	3.0	0.56	428.5	4.8	0.37	395.3	3.3	0.63
O	4.8	4.8	0.10	3.2	2.3	0.36	4.6	3.1	0.54
V'	1,492.1	2.4	0.28	1,290.9	1.3	0.84	2,806.1	1.9	0.50
P	1.2	1.3	0.27	0.7	0.5	0.60	5.1	3.3	0.34
PC	1.8	1.7	0.21	1.1	0.9	1.00	3.6	2.1	0.59
PJ	1.7	1.4	0.26	2.2	2.0	0.69	6.3	3.9	0.59
W	6.0	0.7	1.37	10.1	0.7	1.86	52.5	2.5	1.49
UR	0.07	5.2	0.83	0.05	3.7	1.24	0.10	4.2	1.58
Y	1,144.2	2.6	0.24	1,106.5	1.5	0.88	3,342.1	2.7	1.12
YW	190.8	0.6	1.40	449.3	1.0	1.27	1,920.5	2.5	1.67
YC	809.0	13.0	0.26	966.9	8.8	0.67	1,533.8	15.4	2.39
I	0.4	4.6	0.12	0.2	2.4	0.22	0.2	1.8	0.64
M2S	3,253.3	7.5	0.05	2,128.4	2.0	0.15	2,893.8	2.6	0.53
第 III−4 図 イニシャル・テストの推計値と実績値の比較

III−5 図 ファイナルテストの推計値と実績値との比較
(兆円) (八) 個人消費支出 (C)