Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 区分別収支計算書の内容に関する明細

## (1) 会計別の区分別収支の明細

(单位：百万円)

一般会計	地震再保険
特別会計	国債整理基金
特別会計	外国為替資金
特別会計	財政投融資
特別会計	東日本大震災復
興特別会計
Ⅰ業務収支
1財源
租税及印紙収入	53,970,700	-	-	-	-	-
その他の主管の収納済歳入額	2,731,332	-	-	-	-	-
他省庁への財源の配賦	△70,721,234	-	-	-	-	△1,845,238
自己収入	-	123,363	124,385	2,546,760	2,305,930	-
目的税等収入	-	-	142,134	-	-	781,943
他会計からの受入	-	-	42,718,221	-	-	1,687,425
貸付金の回収による収入	-	-	-	1,366,193	59,825,751	-
出資金の回収による収入	-	-	-	-	4,521	-
株式の売却による収入	-	-	-	-	236,869	-
有価証券売却収入	-	-	-	260,834,705	17,203,576	-
その他の収入	-	-	-	808,166	12,348	-
前年度剩余金受入	5,836,031	-	26,386,986	15,354,288	210,802	-
財源合計	△8,183,171	123,363	69,371,728	280,910,113	79,799,799	624,131
2業務支出
(1)業務支出(施設整備支出を除く)
人件費	△691,534	△54	-	△400	△3,398	-
(再)保険費	-	△3,723	-	-	-	-
補助金等	△70,643	-	-	-	-	-
委託費等	△36,270	-	-	-	-	-
独立行政法人運営費交付金	△956	-	-	-	-	-
一般会計への繰入	-	-	-	△1,585,193	△0	-
東日本大震災復興特別会計への繰入	△1,687,425	-	-	-	-	-
貸付けによる支出	-	-	-	△1,552,013	△52,853,630	-
出資による支出	△182,403	-	-	-	△104,039	△400
庁費等の支出	△201,901	△2	-	△1,890	△2,017	△9
有価証券の取得による支出	-	-	-	△256,013,676	△19,199,876	-
その他の支出	△103,481	△0	-	△751,853	△17,079	-
業務支出(施設整備支出を除く)合計	△2,974,616	△3,781	-	△259,905,028	△72,180,040	△409
(2)施設整備支出
土地に係る支出	△2	-	-	-	-	-
立木竹に係る支出	△0	-	-	-	-	-
建物に係る支出	△1,829	-	-	-	△16,718	-
工作物に係る支出	△2,945	-	-	-	-	-
船舶に係る支出	△64	-	-	-	-	-
建設仮勘定に係る支出	△3,148	-	-	-	-	-
施設整備支出合計	△7,991	-	-	-	△16,718	-
業務支出合計	△2,982,608	△3,781	-	△259,905,028	△72,196,759	△409
業務収支	△11,165,779	119,581	69,371,728	21,005,084	7,603,040	623,721
(单位：百万円)

相殺消去	合算合計
I業務収支
1財源
租税及印紙収入	-	53,970,700
その他の主管の収納済歳入額	△1,585,268	1,146,063
他省庁への財源の配賦	-	△72,566,473
自己収入	△349,483	4,750,957
目的税等収入	-	924,078
他会計からの受入	△44,405,646	-
貸付金の回収による収入	△681,482	60,510,462
出資金の回収による収入	-	4,521
株式の売却による収入	-	236,869
有価証券売却収入	△361,210	277,677,071
その他の収入	-	820,514
前年度剰余金受入	△11,223,270	36,564,837
財源合計	△58,606,362	364,039,602
2業務支出
(1)業務支出(施設整備支出を除く)
人件費	-	△695,388
(再)保険費	-	△3,723
補助金等	-	△70,643
委託費等	-	△36,270
独立行政法人運営費交付金	-	△956
一般会計への繰入	1,585,193	△0
東日本大震災復興特別会計への繰入	1,687,425	-
貸付けによる支出	-	△54,405,643
出資による支出	-	△286,842
庁費等の支出	0	△205,822
有価証券の取得による支出	-	△275,213,552
その他の支出	-	△872,414
業務支出(施設整備支出を除く)合計	3,272,619	△331,791,257
(2)施設整備支出
土地に係る支出	-	△2
立木竹に係る支出	-	△0
建物に係る支出	-	△18,548
工作物に係る支出	-	△2,945
船舶に係る支出	-	△64
建設仮勘定に係る支出	-	△3,148
施設整備支出合計	-	△24,710
業務支出合計	3,272,619	△331,815,968
業務収支	△55,333,743	32,223,634
(单位：百万円)

一般会計	地震再保険
特別会計	国債整理基金
特別会計	外国為替資金
特別会計	財政投融資
特別会計	東日本大震災復
興特別会計
Ⅱ財務収支
公債の発行による収入	38,492,899	-	96,097,062	94,381	13,999,999	119,999
公債の償還による支出	△12,662,234	-	△152,937,385	△54,754	△19,240,567	△724,675
政府短期証券の発行による収入	-	-	-	651,152,656	-	-
政府短期証券の償還による支出	-	-	△1,353,400	△650,668,260	-	-
他会計からの受入（他省庁の借入金返済等のための収入）	-	-	41,910,141	-	-	-
借入金の返済による支出	△487,603	-	△40,128,340	-	-	-
預託金の受入による収入	-	-	-	-	54,826,913	-
預託金の払戻による支出	-	-	-	-	△55,410,112	-
国庫余裕金の受入による収入	-	-	-	63,100,000	-	-
国庫余裕金の返還による支出	-	-	-	△67,700,000	-	-
P F I債務の返済による支出	-	-	-	-	△19,573	-
預託金利息	-	-	-	-	△352,493	-
利息の支払額	△8,288,411	-	△9,864,437	△21,506	△1,251,806	△18,728
公債事務取扱に係る支出	△23,216	-	△24,318	△488	△1,037	△317
資金からの受入	-	-	-	-	-	-
資金への繰入	-	-	-	-	-	-
財務収支	17,031,433	-	△66,300,678	△4,097,970	△7,448,676	△623,721

本年度収支	5,865,654	119,581	3,071,049	16,907,113	154,363	-
資金への繰入（決算処理によるもの）	-	△119,581	-	-	-	-
翌年度一般会計への繰入	-	-	-	-	△44	-
収支に関する換算差額	-	-	-	591,440	-	-
翌年度歳入繰入	5,865,654	-	3,071,049	17,498,554	154,318	-
特別会計に関する法律第47条第1項の規定による借換
国債收入額	-	-	28,834,063	-	-	-
資金本年度末残高	2,096,558	1,171,685	-	-	-	-
その他歳計外現金・預金本年度末残高	2,662	-	-	-	44	-
余裕金の運用	-	-	△31,549,586	-	-	-
本年度末現金・預金残高	7,964,875	1,171,685	355,526	17,498,554	154,363	-
(单位：百万円)

相殺消去	合算合計
Ⅱ財務収支
公債の発行による収入	-	148,804,343
公債の償還による支出	32,990,807	△ 152,628,809
政府短期証券の発行による収入	-	651,152,656
政府短期証券の償還による支出	-	△ 652,021,660
他会計からの受入（他省庁の借入金返済等のための収入）	△ 11,870,729	30,039,412
借入金の返済による支出	13,004,240	△ 27,611,704
預託金の受入による収入	△ 15,429,767	39,397,146
預託金の払戻による支出	18,482,136	△ 36,927,975
国庫余裕金の受入による収入	-	63,100,000
国庫余裕金の返還による支出	-	△ 67,700,000
P F I 債務の返済による支出	-	△ 19,573
預託金利息	112,230	△ 240,263
利息の支払額	9,851,155	△ 9,593,735
公債事務取扱に係る支出	24,259	△ 25,118
資金からの受入	675,000	675,000
資金への繰入	△ 679,503	△ 679,503
財務収支	47,159,830	△ 14,279,783

本年度収支	△ 8,173,913	17,943,850
資金への繰入（決算処理によるもの）	119,581	-
翌年度一般会計への繰入	44	-
収支に関する換算差額	-	591,440
翌年度歳入繰入	△ 8,054,286	18,535,290
特別会計に関する法律第47条第1項の規定による借換国債收入額	-	28,834,063
資金本年度末残高	△ 1,420,685	1,847,558
その他歳計外現金・預金本年度末残高	△ 44	2,662
余裕金の運用	-	△ 31,549,586
本年度末現金・預金残高	△ 9,475,016	17,669,988
## 勘定別の区分別収支の明細

① 財政投融資特別会計

(单位：百万円)

財政融資資金
勘定	投資勘定	特定国有財產
整備勘定	相殺消去	合算合計
Ⅰ業務収支
1財源
自己収入	2,023,696	259,058	23,283	△107	2,305,930
貸付金の回収による収入	59,825,629	122	-	-	59,825,751
出資金の回収による収入	-	4,521	-	-	4,521
株式の売却による収入	-	236,869	-	-	236,869
有価証券売却収入	17,203,576	-	-	-	17,203,576
その他の収入	12,348	-	-	-	12,348
前年度剩余金受入	160,033	237,583	45,585	△232,400	210,802

財源合計	79,225,284	738,153	68,868	△232,507	79,799,799
2業務支出
(1)業務支出(施設整備支出を除く)
人件費	△3,320	△78	-	-	△3,398
一般会計への繰入	△0	-	-	-	△0
貸付けによる支出	△52,835,130	△18,500	-	-	△52,853,630
出資による支出	-	△104,039	-	-	△104,039
庁費等の支出	△1,727	△9	△280	-	△2,017
有価証券の取得による支出	△19,199,876	-	-	-	△19,199,876
その他の支出	△16,088	△1	△988	-	△17,079
業務支出(施設整備支出を除く)合計	△72,056,142	△122,628	△1,269	-	△72,180,040
(2)施設整備支出
建物に係る支出	-	-	△16,718	-	△16,718
施設整備支出合計	-	-	△16,718	-	△16,718
業務支出合計	△72,056,142	△122,628	△17,988	-	△72,196,759
業務収支	7,169,141	615,525	50,880	△232,507	7,603,040

Ⅱ財務収支
公債の発行による収入	13,999,999	-	-	-	13,999,999
公債の償還による支出	△19,240,567	-	-	-	△19,240,567
預託金の受入による収入	55,572,244	-	-	△745,330	54,826,913
預託金の払戻による支出	△55,772,842	-	-	362,730	△55,410,112
PFI債務の返済による支出	-	-	△19,573	-	△19,573
預託金利息	△352,601	-	-	107	△352,493
利息の支払額	△1,250,746	-	△1,059	-	△1,251,806
公債事務取扱に係る支出	△1,037	-	-	-	△1,037
財務収支	△7,045,551	-	△20,632	△382,492	△7,448,676

本年度収支	123,590	615,525	30,247	△615,000	154,363
翌年度一般会計への繰入	-	△44	-	-	△44
翌年度歳入繰入	123,590	615,480	30,247	△615,000	154,318
その他歳計外現金・預金本年度末残高	-	44	-	-	44
本年度末現金・預金残高	123,590	615,525	30,247	△615,000	154,363
## (2) 財源の明細

## ① 租税及印紙収入の明細

(单位：百万円)

款	項	金額
租税	所得稅	16,790,227
法人税	11,031,607
相続税	1,882,858
消費税	16,028,958
酒税	1,327,564
たばこ税	918,705
揮発油税	2,486,350
石油ガス税	9,676
航空機燃料税	52,090
石油石炭税	630,714
電源開発促進税	321,068
自動車重量税	372,772
関税	1,073,104
とん税	9,988
地価税	1
旧税	18
小計	52,935,707
印紙収入	印紙収入	1,034,992
小計	1,034,992
合計	53,970,700

## ②その他の主管の収納済歳入額の明細

(单位：百万円)

款	項	金額
国有財産処分收入	国有財産売払収入	100,188
特定国有財産売払収入	918
東日本大震災復興国有財産売払収入	30,051
有償管理換収入	490
小計	131,649
回収金等収入	特別会計整理収入	84,480
貸付金等回収金収入	6,500
政府出資回収金収入	9,595
小計	100,576
国有財産利用収入	国有財産貸付収入	31,829
国有財産使用収入	0
利子収入	95
配当金収入	16,275
小計	48,200
納付金	日本銀行納付金	756,763
独立行政法人造幣局納付金	3,474
雑納付金	14,349
東日本大震災復興雑納付金	458
小計	775,045
(单位：百万円)

款	項	金額
諸收入	特別会計受入金	2,616
許可及手數料	2,314
受託調查試驗及役務収入	12,171
懲罰及沒収金	405
弁償及返納金	1,991
物品売払収入	55
文官恩給費特別会計等負担金	1,412
雜入	29,970
貨幣回収準備資金受入金	39,655
小計	90,592
合計	1,146,063

## ③ 他省庁への財源の配賦の明細

一般会計

(单位：百万円)

支出済歳出額(A)	収納済歳入額(B)	差引額(B-A)
皇室費	6,152	-	△ 6,152
国会	133,005	1,596	△ 131,409
裁判所	309,383	47,045	△ 262,338
会計檢查院	16,241	12	△ 16,229
内閣	113,765	2,261	△ 111,503
内閣府	707,773	121,106	△ 586,667
総務省	18,027,647	73,336	△ 17,954,310
法務省	759,250	98,408	△ 660,841
外務省	843,847	25,369	△ 818,477
文部科学省	5,803,249	42,388	△ 5,760,861
厚生労働省	30,990,534	580,207	△ 30,410,327
農林水産省	2,632,739	595,378	△ 2,037,361
経済産業省	1,577,263	107,377	△ 1,469,886
国土交通省	7,003,467	1,879,759	△ 5,123,708
環境省	379,435	13,674	△ 365,761
防衛省	5,065,634	60,235	△ 5,005,398
合計	74,369,393	3,648,158	△ 70,721,234

東日本大震災復興特別会計

支出済歲出額(A)	収納済歲入額(B)	差引額(A-B)
復興庁	744,131	2,589,369	△ 1,845,238

(单位：百万円)
## ④ 特別会計の財源の明細

(单位：百万円)

特別会計	区分	財源の内容	金額
地震再保険特別会計	自己收入	再保険料收入	104,439
合計	104,439
国债整理基金特別会計	自己收入	運用收入	8,323
配当金收入	34,667
その他の収入	81,177
小計	124,169
目的税等収入	たばこ特別税収入	142,134
小計	142,134
合計	266,304
外国為替資金特別会計	自己收入	外国為替等売買差益	134,037
運用収入	2,319,466
その他の収入	1,454
合計	2,454,957
財政投融資特別会計(財政融資資金勘定)	自己收入	運用収入	1,781,374
その他の収入	3,782
合計	1,785,157
財政投融資特別会計(投資勘定)	自己收入	納付金収入	45,459
貸付金利子収入	2
配当金収入	213,133
その他の収入	357
合計	258,952
財政投融資特別会計(特定国有財産整備勘定)	自己收入	国有財産売払収入	23,162
その他の収入	119
合計	23,281
東日本大震災復興特別会計	目的税等収入	復興特別所得稅	349,192
復興特別法人稅	432,751
合計	781,943
合計	5,675,036

## (3) 資金の明細

(单位：百万円)

資金名	前年度末残高	本年度增加額	本年度減少額	本年度末残高
国稅収納金整理資金	718,705	66,785,282	65,929,937	1,574,051
貨幣回収準備資金	333,012	815,371	880,876	273,507
合計	1,051,718	67,600,653	66,810,813	1,847,558

（注）貨幣回収準備資金においては、相殺仕訳による調整を行ったため、「貨幣回収準備資金の増減及び現在額計算書」とは一致しない。
## (4) その他歳計外現金・預金の増減の明細

(单位：百万円)

内容	金額
前年度末残高	600
本年度受入	41,388
入札保証金	33,806
契約保証金	6,815
その他	767
本年度払出	39,326
入札保証金	32,308
契約保証金	6,248
その他	769
本年度末残高	2,662
## 参考情報

## 1 財務省の所掌する業務の概要

財務省の事務は、予算の編成、租税の賦課徴収、国庫金の管理運用、財政融資資金の管理運用、金融危機管理の企画・立案、国有財産の管理、国際金融上の諸問題の処理等広範にわたっています。

## (1) 本省内部部局の事務

大臣官房・・・財務省の所掌事務の総合調整、人事・会計等の管理事務、所管行政に必要な各種の調査・研究事務、政府系金融機関に関する制度の調査・企画・立案、地震再保険に関する事務、金融危機管理に関する企画・立案、預金保険機構等の監督等

主 計 局 · · · 国の予算、決算及び会計に関する制度の企画・立案、作成等

主 税 局 · · · 内国税制度についての企画・立案、租税収入見積事務等

関 税 局 · · · 関税制度についての企画・立案、関税に関する国際協定の企画・立案、税関業務の指導監督、貿易統計の作成事務等

理 財 局・・・国庫制度、国債・地方債、貨幣の発行、財政投融資、国有財産、たばこ・塩事業、日本銀行の業務・組織の適正な運営の確保等

国際局・・・外国為替並びに国際通貨制度及びその安定に関する調査・企画・立案、国際収支の調整、外国為替資金の管理・運用、外国為替相場に関する事務、経済協力又は開発に関する国際機構に関する事務、海外投融資に関する事務等

## (2) 本省施設等機関の事務

財務総合政策・・・財務省所掌の政策、内外財政経済に関する基礎的・総合的な調査・研究等研究所

財務総合政策・・・財務省所掌の政策、内外財政経済に関する基礎的・総合的な調査・研究等研究所

会計センター・・・電子情報処理組織による国の会計事務の処理、その実施に関する調査・研究等

関税中央分析所・・・輸出入貨物に関する高度の専門技術を要する分析等

税関研修所・・・財務省職員に対する税関行政に必要な研修の実施等

## (3) 本省地方支分部局の事務

財務局・・・国の予算の執行状況監査・調査、法人企業統計調査、たばこ事業等に関する監督、財政融資資金の管理・運用、地方経済・地方財政の調査、国有財産の管理・処分のほか金融庁長官から委任された地方民間金融機関等の検査・監督、証券取引等に係る監視、有価証券届出書の審査、公認会計士試験の実施等

税関・・・関税・とん税・特別とん税等の賦課徴収、輸出入貨物・船舶・航空機・旅客の取締り、通関業の許可、通関業者の監督、通関士試験の実施等

## (4) 外局の事務

国 税 庁 · · · 内国税の賦課徴収、税理士制度の運営、酒類等の製造業者・販売業者の免許等
## 2 財務省の組織及び定員

(1) 予算定員について（平成26年度末）

人数計(人)
財務省計	71,100
本 省	15,310
內部部局	1,706
施設等機関	148
地方支分部局	13,456
財務局	4,665
税 関	8,791
国税厅	55,790
內部部局	818
施設等機関	326
特別の機関	472
地方支分部局	54,174
財政資金の主な流れ（平成26年度決算）
4 平成 26 年度歳入歳出決算の概要

歳入決算	歳出決算
一般会计
収納済歳入額	101,030,963	百万円	支出済歳出額	24,444,074	百万円
租税及印紙収入	53,970,700	百万円	国债費	21,461,017	百万円
政府資産整理収入	232,225	百万円	復興事業費等東日本大震災復興
雑収入	2,499,107	百万円	特別会計へ繰入	1,687,425	百万円
公債金	38,492,899	百万円	その他	1,295,631	百万円
前年度剩余金受入	5,836,031	百万円
地震再保険特別会計
収納済歳入額	123,363	百万円	支出済歳出額	3,781	百万円
再保険料収入	104,439	百万円	再保険費	3,723	百万円
雑収入	18,924	百万円	事務取扱費	57	百万円
国债整理基金特別会計
収納済歳入額	207,469,465	百万円	支出済歳出額	204,398,415	百万円
他会計より受入	83,884,654	百万円	国债整理支出	202,805,717	百万円
東日本大震災復興	復興債整理支出	1,592,698	百万円
他会計より受入	743,708	百万円
たばこ特別税	142,134	百万円
公債金	95,254,940	百万円
復興借換公債金	842,122	百万円
配当金収入	27,840	百万円
東日本大震災復興
配当金収入	6,827	百万円
運用収入	99,049	百万円
東日本大震災復興
運用収入	23	百万円
雑収入	81,161	百万円
東日本大震災復興
雑収入	16	百万円
前年度剩余金受入	26,386,986	百万円
東日本大震災復興
前年度剩余金受入	0	百万円
外国為替資金特別会計
収納済歳入額	3,491,680	百万円	支出済歳出額	78,312	百万円
外国為替等売買差益	134,037	百万円	事務取扱費	987	百万円
運用収入	2,411,268	百万円	諸支出金	55,330	百万円
雑収入	1,454	百万円	融通証券事務取扱費一般会計
前年度剩余金受入	944,920	百万円	へ線入	1	百万円
国债整理基金特別会計へ線入	21,993	百万円
財政投融資特別会計(財政融資資金勘定)
収納済歳入額	35,306,707	百万円	支出済歳出額	34,891,042	百万円
運用利殖金収入	2,057,215	百万円	財政融資資金へ線入	13,999,999	百万円
公債金	13,999,999	百万円	事務取扱費	5,097	百万円
財政融資資金より受入	19,245,709	百万円	諸支出金	393,594	百万円
雑収入	3,782	百万円	公債等事務取扱費一般会計へ線入	62	百万円
国债整理基金特別会計へ線入	20,492,288	百万円
財政投融資特別会計(投資勘定)
収納済歳入額	738,153	百万円	支出済歳出額	122,628	百万円
償還金収入	122	百万円	産業投資支出	122,539	百万円
利子収入	108	百万円	事務取扱費	89	百万円
納付金	45,459	百万円
配当金収入	213,133	百万円
出資回収金収入	4,521	百万円
株式売払収入	236,869	百万円
雑収入	357	百万円
前年度剩余金受入	237,583	百万円
財政投融資特別會計(特定国有財產整備勘定)
収納済歲入額	68,868	百万円	支出済歲出額	38,620	百万円
国有財産売払収入	23,162	百万円	特定国有財産整備費	37,351	百万円
雑収入	120	百万円	事務取扱費	1,269	百万円
前年度剩余金受入	45,585	百万円
東日本大震災復興特別會計
収納済歲入額	2,589,369	百万円	支出済歲出額	744,131	百万円
租稅	781,943	百万円	復興債費	743,721	百万円
他会計より受入	1,687,425	百万円	財務行政復興事業費	400	百万円
公債金	119,999	百万円	環境保全復興政策費	9	百万円

## 5 公債関連情報

一般会計の公債の発行・管理は財務省の所掌する業務であるため、公債及び利払費等については財務省に計上されている。しかし、各省庁の業務実施の財源の一部は公債で調達されていることから、各省庁の負担と考えられる公債関連の計数を複数の仮定計算に基づき算定し、公債関連情報として開示している。仮定計算に基づく数字であるため、各省庁の省庁別財務書類に負債計上するものではない。

① 財務省において計上されている会計年度末の公債残高、当該年度に発行した公債額（借換債を除く。）及び当該年度の利払費は以下のとおりである。

・会計年度末の公債残高 7,391,512 億円

・当該年度に発行した公債額 ___ 384,928 億円

・当該年度の利払費 ___ 75,954 億円

② 財務省において計上されている①の計数を公債発行対象経費及び歳出決算額を基礎として各省庁に配分を行った場合、当省に配分される額は以下のとおりである。

・会計年度末の公債残高のうち当省配分額 476,008 億円

・当該年度に発行した公債額のうち当省配分額 ___ 19,463 億円

・当該年度の利払費のうち当省配分額 ___ 4,924 億円
### A.2 指標選択についての付論

以下，本文の1.3.3のおける指標選択の実験のうち，ψ関数を用いた場合の結果を，一部の推定結果とともに示しておく．解釈も，本文中に記したものとほとんど同様であるので，ここでは繰返さないことにする．

(1) 目的変数をカレントDI，説明変数を$\psi(\Delta_{(3)}^{\ast}),(k=1)$ としたモデル

(全11系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 98.95288
Percent Correct Predictions(DOWN) = 97.01493
Percent Correct Predictions(ALL) = 98.15385
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.401e+00 -5.072e-06 8.005e-07 5.547e-04 1.706e+00

Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -1.9874 1.3405 -1.483 0.13818
mat.name[, var.list[1]] 11.8674 4.9603 2.392 0.01674 *
mat.name[, var.list[2]] 4.0118 2.8427 1.411 0.15817
mat.name[, var.list[3]] 7.1506 2.7610 2.590 0.00960 **
mat.name[, var.list[4]] 0.3740 2.2058 0.170 0.86535
mat.name[, var.list[5]] 11.1086 3.9084 2.842 0.00448 **
mat.name[, var.list[6]] 3.2643 1.8261 1.788 0.07384 .
mat.name[, var.list[7]] 4.6468 2.0146 2.307 0.02108 *
mat.name[, var.list[8]] 5.4606 1.7935 3.045 0.00233 **
mat.name[, var.list[9]] 4.3205 1.8967 2.278 0.02273 *
mat.name[, var.list[10]] 7.2713 3.0117 2.414 0.01577 *
mat.name[, var.list[11]] -0.6224 1.3362 -0.466 0.64134
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 440.497 on 324 degrees of freedom

Residual deviance: 26.481 on 313 degrees of freedom

AIC: 50.481

Number of Fisher Scoring iterations: 10
（稼働率指数，投資財出荷指数，

有効求人倍率を除いた8系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 1 2 3 5 7 8 9 10 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 99.47644
Percent Correct Predictions(DOWN) = 97.7612
Percent Correct Predictions(ALL) = 98.76923
Call:
glm(formula = DI ~ mat.name[, var.list[1]] + mat.name[, var.list[2]] +
mat.name[, var.list[3]] + mat.name[, var.list[4]] + mat.name[,
var.list[5]] + mat.name[, var.list[6]] + mat.name[, var.list[7]] +
mat.name[, var.list[8]]], family = binomial(link = logit))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.184e+00 -2.539e-04 1.166e-06 1.142e-03 2.043e+00

Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.9299 0.7016 -1.325 0.18503
mat.name[, var.list[1]] 10.6566 3.6767 2.898 0.00375 **
mat.name[, var.list[2]] 1.8283 1.6785 1.089 0.27604
mat.name[, var.list[3]] 4.6428 1.6630 2.792 0.00524 **
mat.name[, var.list[4]] 8.3000 2.6796 3.097 0.00195 **
mat.name[, var.list[5]] 2.9885 1.2107 2.468 0.01357 *
mat.name[, var.list[6]] 5.0224 1.6242 3.092 0.00199 **
mat.name[, var.list[7]] 2.9786 1.2518 2.379 0.01734 *
mat.name[, var.list[8]] 4.2626 1.8709 2.278 0.02270 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 440.497 on 324 degrees of freedom

Residual deviance: 30.983 on 316 degrees of freedom

AIC: 48.983

Number of Fisher Scoring iterations: 10
## (稼働率指数，投資財出荷指数を除いた9系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 1 2 3 5 7 8 9 10 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 99.47644
Percent Correct Predictions(DOWN) = 97.7612
Percent Correct Predictions(ALL) = 98.76923
Call:
glm(formula = DI ~ mat.name[, var.list[1]] + mat.name[, var.list[2]] +
mat.name[, var.list[3]] + mat.name[, var.list[4]] + mat.name[,
var.list[5]] + mat.name[, var.list[6]] + mat.name[, var.list[7]] +
mat.name[, var.list[8]] + mat.name[, var.list[9]], family = binomial(link = logit))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.203e+00 -2.515e-04 1.026e-06 1.107e-03 2.088e+00

Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -0.9535 0.7360 -1.296 0.19514
mat.name[, var.list[1]] 10.7728 3.8429 2.803 0.00506 **
mat.name[, var.list[2]] 1.8765 1.7382 1.080 0.28032
mat.name[, var.list[3]] 4.6787 1.6939 2.762 0.00574 **
mat.name[, var.list[4]] 8.3732 2.7642 3.029 0.00245 **
mat.name[, var.list[5]] 3.0368 1.2922 2.350 0.01877 *
mat.name[, var.list[6]] 5.0484 1.6447 3.069 0.00214 **
mat.name[, var.list[7]] 3.0050 1.2723 2.362 0.01818 *
mat.name[, var.list[8]] 4.2523 1.8698 2.274 0.02295 *
mat.name[, var.list[9]] -0.1203 1.0712 -0.112 0.91058
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 440.50 on 324 degrees of freedom

Residual deviance: 30.97 on 315 degrees of freedom

AIC: 50.97

Number of Fisher Scoring iterations: 10
表 A.2.1：1 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	186.5285	0.6416	91.0995	85.0746	88.6154
10	215.6850	0.5904	92.6702	82.0896	88.3077
2	198.8605	0.6123	91.6230	79.8508	86.7692
4	230.1704	0.5482	89.0052	79.1045	84.9231
5	250.6201	0.5175	89.5288	77.6119	84.6154
11	274.3432	0.4819	89.5288	70.8955	81.8462
9	334.3376	0.3322	86.9110	70.8955	80.3077
6	313.1032	0.3621	84.2932	68.6567	77.8462
3	316.7856	0.3423	84.2932	64.1791	76.0000
8	361.8112	0.2388	84.2932	61.9403	75.0769
7	437.4549	0.0216	85.3403	22.3881	59.3846

表 A.2.2: 2 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
1	5	134.9453	0.7605	93.1937	92.5373	92.9231
5	10	126.4718	0.7651	93.7173	91.7910	92.9231
1	8	143.3391	0.7345	93.1937	91.0448	92.3077
2	11	149.3543	0.7314	92.6702	89.5522	91.3846
2	5	159.5074	0.7117	92.6702	88.8060	91.0769
2	6	174.5827	0.6632	93.7173	87.3134	91.0769
1	3	141.9385	0.7157	92.6702	88.0597	90.7692
4	10	159.2999	0.6972	91.6230	88.8060	90.4615
1	11	136.7245	0.7534	92.6702	87.3134	90.4615
4	11	159.9858	0.7037	92.1466	87.3134	90.1539
8	10	179.2996	0.6679	91.6230	87.3134	89.8462
1	7	170.3006	0.6766	92.6702	85.0746	89.5385
5	11	203.7621	0.6403	92.1466	85.8209	89.5385
3	10	177.2801	0.6647	91.6230	85.8209	89.2308
2	10	157.4629	0.6974	92.1466	84.3284	88.9231
2	9	171.6667	0.6672	91.0995	85.8209	88.9231
表 A.2.3: 3 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
5	8	10	97.7005	0.8274	96.3351	94.0299	95.3846
1	5	8	89.1161	0.8488	95.2880	94.0299	94.7692
1	8	11	108.7138	0.8104	95.2880	92.5373	94.1539
1	3	8	106.4211	0.7992	95.2880	92.5373	94.1539
3	5	10	103.8041	0.8171	94.7644	92.5373	93.8462
1	2	8	122.9695	0.7857	95.2880	91.7910	93.8462
1	5	10	113.1074	0.8006	93.7173	94.0299	93.8462
1	5	11	115.9330	0.8061	95.2880	91.0448	93.5385
5	7	10	120.0730	0.7878	94.7644	91.7910	93.5385
4	5	10	112.7494	0.7995	93.7173	93.2836	93.5385
2	5	8	127.8764	0.7801	94.2408	92.5373	93.5385
4	10	11	121.6941	0.7822	94.7644	91.7910	93.5385
1	2	11	123.2515	0.7808	94.7644	91.7910	93.5385
2	5	10	112.9019	0.7953	94.2408	91.7910	93.2308
1	5	9	118.3628	0.7890	94.2408	91.7910	93.2308

表 A.2.4：4 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	4	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	3	5	8	68.6596	0.8953	97.9058	94.7761	96.6154
1	5	8	9	82.7192	0.8656	95.8115	96.2687	96.0000
1	5	7	10	99.6350	0.8443	96.3351	95.5224	96.0000
1	5	7	8	82.4074	0.8655	96.3351	95.5224	96.0000
1	2	8	11	96.5501	0.8414	97.3822	94.0299	96.0000
1	5	8	11	80.2045	0.8667	96.3351	94.7761	95.6923
3	5	7	10	98.9178	0.8332	96.3351	94.7761	95.6923
1	2	5	8	85.9875	0.8662	95.8115	95.5224	95.6923
3	5	8	10	79.2108	0.8595	96.3351	94.0299	95.3846
5	7	8	10	98.5083	0.8303	96.3351	94.0299	95.3846
5	7	10	11	111.6294	0.8100	96.3351	94.0299	95.3846
1	5	8	10	79.1994	0.8702	95.8115	94.0299	95.0769
1	5	6	8	90.6735	0.8496	95.2880	94.7761	95.0769
4	5	8	10	83.8468	0.8552	95.2880	94.7761	95.0769
4	5	7	10	101.0071	0.8361	95.8115	94.0299	95.0769
表 A.2.5: 5 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	4	5	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	5	7	10	11	91.7966	0.8628	97.3822	97.0149	97.2308
1	2	3	5	8	69.0437	0.9029	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	5	8	10	60.7285	0.9052	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	8	11	68.0078	0.8932	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	7	8	62.0511	0.9091	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	6	8	70.5247	0.8953	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	4	5	8	70.4783	0.8965	97.9058	95.5224	96.9231
1	5	7	8	11	76.0538	0.8833	97.9058	94.7761	96.6154
1	3	5	8	9	63.9711	0.9048	96.8586	95.5224	96.3077
1	5	8	10	11	72.2218	0.8818	96.8586	95.5224	96.3077
1	5	7	8	10	75.9799	0.8781	96.8586	95.5224	96.3077
1	3	5	7	10	81.1706	0.8756	96.8586	95.5224	96.3077
1	2	3	8	11	84.2682	0.8649	97.3822	94.7761	96.3077
1	5	6	8	9	84.3684	0.8675	96.3351	96.2687	96.3077
1	3	7	8	11	85.1259	0.8632	96.8586	95.5224	96.3077
1	2	5	6	8	86.8594	0.8671	96.8586	95.5224	96.3077

表 A.2.6: 6 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	4	5	6	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	6	8	70.6351	0.9033	98.4293	96.2687	97.5385
1	3	4	5	8	11	69.5371	0.8958	98.4293	95.5224	97.2308
1	2	3	5	8	11	68.9237	0.8990	98.4293	95.5224	97.2308
1	2	3	4	5	8	71.0403	0.9030	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	5	6	7	8	63.7186	0.9090	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	4	5	7	8	62.9144	0.9137	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	7	8	61.5221	0.9130	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	8	9	63.8758	0.9125	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	5	7	8	9	55.1530	0.9200	98.4293	95.5224	97.2308
1	3	4	5	8	10	62.0707	0.9077	97.3822	96.2687	96.9231
1	3	5	6	8	10	62.4257	0.9049	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	8	9	11	64.6207	0.9042	97.3822	96.2687	96.9231
2	3	5	8	9	10	68.3254	0.8952	96.8586	97.0149	96.9231
1	3	5	6	8	11	69.9820	0.8934	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	4	5	6	8	72.3852	0.8963	97.9058	95.5224	96.9231
1	4	5	7	8	10	73.7949	0.8900	96.8586	97.0149	96.9231
表 A.2.7: 7 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	4	5	6	7	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	3	5	7	8	9	10	48.2988	0.9359	98.9529	97.7612	98.4615
1	3	5	6	7	8	10	55.3751	0.9232	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	5	7	8	10	55.5727	0.9228	99.4764	95.5224	97.8462
1	2	3	5	7	8	9	53.8272	0.9285	98.9529	96.2687	97.8462
1	3	4	8	9	10	11	79.7822	0.8837	97.9058	97.0149	97.5385
1	3	4	5	6	7	8	64.6650	0.9134	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	3	4	5	7	8	63.2145	0.9152	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	3	4	5	6	8	72.6300	0.9032	98.4293	96.2687	97.5385
1	4	5	7	8	10	11	68.1505	0.9014	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	3	5	6	8	9	65.5955	0.9128	98.4293	96.2687	97.5385
1	3	4	5	7	8	10	54.6458	0.9296	98.4293	95.5224	97.2308
1	3	5	7	8	10	11	55.7440	0.9211	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	5	6	8	9	10	58.2650	0.9157	98.4293	95.5224	97.2308
1	2	3	5	6	7	8	62.5781	0.9139	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	8	9	11	65.0266	0.9099	97.9058	96.2687	97.2308

表 A.2.8: 8 系列，目的変数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

1	2	3	4	5	6	7	8	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	7	8	9	10	48.9829	0.9382	99.4764	97.7612	98.7692
1	3	5	6	7	8	9	10	48.1699	0.9408	98.9529	97.7612	98.4615
1	3	5	7	8	9	10	11	50.2694	0.9360	98.9529	97.7612	98.4615
1	3	4	5	7	8	9	10	49.1576	0.9381	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	4	5	7	8	9	55.8258	0.9285	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	5	7	8	10	11	57.1133	0.9222	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	5	6	7	8	10	55.5490	0.9264	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	5	7	8	9	11	55.7973	0.9294	98.9529	96.2687	97.8462
1	3	4	5	6	7	8	10	55.5566	0.9311	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	5	6	7	8	9	55.1636	0.9290	98.4293	97.0149	97.8462
1	3	4	5	7	8	10	11	55.3264	0.9305	98.4293	96.2687	97.5385
1	3	5	6	7	8	10	11	56.5503	0.9237	97.9058	97.0149	97.5385
2	3	5	6	7	8	9	10	60.2160	0.9195	97.3822	97.7612	97.5385
1	2	3	4	5	6	7	8	64.4084	0.9154	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	4	5	7	8	9	10	65.2600	0.9133	98.9529	95.5224	97.5385
2	3	5	6	8	9	10	11	65.9213	0.9057	97.3822	97.7612	97.5385