Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 A.2.9: 9 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	9	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
1	2	3	5	7	8	9	10	11	50.9703	0.9384	99.4764	97.7612	98.7692
1	3	4	5	6	7	8	9	10	48.8492	0.9425	98.9529	97.7612	98.4615
1	3	5	6	7	8	9	10	11	50.1580	0.9409	98.9529	97.7612	98.4615
1	2	3	4	5	7	8	9	10	50.6942	0.9386	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	4	7	8	9	10	11	74.6218	0.9046	98.4293	97.7612	98.1539
1	3	4	5	7	8	9	10	11	51.0237	0.9382	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	5	6	7	8	9	10	46.8205	0.9465	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	4	5	7	8	9	10	11	65.1887	0.9172	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	4	5	7	8	9	11	57.7846	0.9296	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	4	5	6	7	8	9	57.1455	0.9291	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	5	6	7	8	9	11	57.0094	0.9311	98.4293	97.0149	97.8462
1	3	4	5	6	7	8	10	11	56.1184	0.9332	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	5	6	7	8	10	11	57.1602	0.9260	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	4	5	6	7	8	10	56.9093	0.9306	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	7	8	10	11	57.3250	0.9306	98.4293	96.2687	97.5385

表 A.2.10: 10 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	8	9	10	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	3	4	5	6	7	8	9	10	11	50.8210	0.9426	98.9529	97.7612	98.4615
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	48.6967	0.9461	98.9529	97.7612	98.4615
1	2	3	5	6	7	8	9	10	11	48.5097	0.9480	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	4	5	6	7	8	9	10	11	66.5553	0.9190	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	4	5	7	8	9	10	11	52.6839	0.9385	98.9529	97.0149	98.1539
1	2	3	4	6	7	8	9	10	11	75.9773	0.9049	97.9058	97.7612	97.8462
1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	57.9693	0.9323	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	4	5	6	7	8	9	11	58.9020	0.9321	98.4293	97.0149	97.8462
1	2	3	4	5	6	8	9	10	11	61.4194	0.9182	97.9058	96.2687	97.2308
2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	60.2838	0.9226	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	6	7	9	10	11	68.8217	0.8990	96.3351	95.5224	96.0000

表 A.2.11：11 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
全11系列	50.77769	0.9477803	98.95288	97.01493	98.15385
(ii) 説明変数を $ \psi(\Delta_{(3)i}^{*}) $ , $ (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) = 93.82022

Percent Correct Predictions(DOWN) = 84.44444

Percent Correct Predictions(ALL) = 89.77636

Call:

glm(formula = DI.type ~ 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]] + mat.name[, var.list[10]] + mat.name[, var.list[11]], family = binomial(link = logit))

Deviance Residuals:

Min 1Q Median 3Q Max

-2.3861 -0.2210 0.1013 0.3629 2.8077

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.62059 0.28857 2.151 0.031511 *
mat.name[, var.list[1]] -2.02433 0.89419 -2.264 0.023582 *
mat.name[, var.list[2]] 0.67093 0.72272 0.928 0.353231
mat.name[, var.list[3]] 1.01553 0.40039 2.536 0.011201 *
mat.name[, var.list[4]] 1.49553 0.79530 1.880 0.060044 .
mat.name[, var.list[5]] 1.69857 0.47803 3.553 0.000380 ***
mat.name[, var.list[6]] 0.87998 0.44876 1.961 0.049890 *
mat.name[, var.list[7]] 0.42760 0.33921 1.261 0.207455
mat.name[, var.list[8]] 0.06654 0.39003 0.171 0.864536
mat.name[, var.list[9]] 0.77589 0.37320 2.079 0.037614 *
mat.name[, var.list[10]] 0.54328 0.68835 0.789 0.429965
mat.name[, var.list[11]] 2.18281 0.50642 4.310 1.63e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom
Residual deviance: 167.73 on 301 degrees of freedom
AIC: 191.73
Number of Fisher Scoring iterations: 5
(生產指數，原材料消費指數，稼働率指數，

百貨店販売額，中小企業売上高を除いた6系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 3 5 6 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 93.25843
Percent Correct Predictions(DOWN) = 87.4074
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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]], family = binomial(link = logit))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.5154 -0.2603 0.1207 0.4160 2.7368

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.2105 0.2294 0.918 0.35885
mat.name[, var.list[1]] 1.1802 0.3602 3.276 0.00105 **
mat.name[, var.list[2]] 1.9399 0.4145 4.680 2.86e-06 ***
mat.name[, var.list[3]] 0.6883 0.3763 1.829 0.06741 .
mat.name[, var.list[4]] 0.3043 0.3653 0.833 0.40474
mat.name[, var.list[5]] 0.7309 0.3529 2.071 0.03832 *
mat.name[, var.list[6]] 2.0308 0.4632 4.384 1.17e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 176.49 on 306 degrees of freedom

AIC: 190.49

Number of Fisher Scoring iterations: 5
（生產指數，原材料消費指數，投資財出荷指數，

中小企業売上高を除いた7系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 3 4 5 7 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 92.69663
Percent Correct Predictions(DOWN) = 88.14815
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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]], family = binomial(link = logit))
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.3462 -0.3006 0.1199 0.3849 2.7724

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.4767 0.2152 2.217 0.02664 *
mat.name[, var.list[1]] 0.9929 0.3726 2.665 0.00770 **
mat.name[, var.list[2]] 0.9393 0.4785 1.963 0.04966 *
mat.name[, var.list[3]] 1.6128 0.4580 3.521 0.00043 ***
mat.name[, var.list[4]] 0.3835 0.3239 1.184 0.23643
mat.name[, var.list[5]] 0.2542 0.3752 0.677 0.49819
mat.name[, var.list[6]] 0.6949 0.3536 1.965 0.04938 *
mat.name[, var.list[7]] 2.1726 0.4554 4.771 1.84e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 175.31 on 305 degrees of freedom

AIC: 191.31

Number of Fisher Scoring iterations: 5
(生產指數，原材料消費指數，

中小企業売上高を除いた8系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 3 4 5 6 7 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 93.25843
Percent Correct Predictions(DOWN) = 87.4074
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.4010 -0.2859 0.1252 0.4078 2.8357

Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.3190 0.2482 1.285 0.198687
mat.name[, var.list[1]] 1.0471 0.3800 2.756 0.005859 **
mat.name[, var.list[2]] 0.7010 0.5149 1.361 0.173417
mat.name[, var.list[3]] 1.6797 0.4634 3.625 0.000289 ***
mat.name[, var.list[4]] 0.5211 0.4102 1.270 0.203948
mat.name[, var.list[5]] 0.3914 0.3245 1.206 0.227718
mat.name[, var.list[6]] 0.1508 0.3899 0.387 0.698891
mat.name[, var.list[7]] 0.6958 0.3606 1.929 0.053674 .
mat.name[, var.list[8]] 2.0248 0.4634 4.370 1.24e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 173.70 on 304 degrees of freedom

AIC: 191.70

Number of Fisher Scoring iterations: 5
（生產指數，投資財出荷指數，

中小企業売上高を除いた8系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 2 3 4 5 7 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 92.69663
Percent Correct Predictions(DOWN) = 88.14815
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.3250 -0.3032 0.1189 0.3936 2.7872

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.4650 0.2186 2.127 0.033418 *
mat.name[, var.list[1]] 0.1945 0.6652 0.292 0.770007
mat.name[, var.list[2]] 0.9654 0.3843 2.512 0.012012 *
mat.name[, var.list[3]] 0.8147 0.6414 1.270 0.204049
mat.name[, var.list[4]] 1.5784 0.4718 3.345 0.000822 ***
mat.name[, var.list[5]] 0.4051 0.3330 1.216 0.223823
mat.name[, var.list[6]] 0.2422 0.3768 0.643 0.520321
mat.name[, var.list[7]] 0.6945 0.3535 1.964 0.049479 *
mat.name[, var.list[8]] 2.1562 0.4586 4.702 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 175.23 on 304 degrees of freedom

AIC: 193.23

Number of Fisher Scoring iterations: 5
(生産指数，稼働率指数，中小企業売上高を除いた8系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 2 3 5 6 7 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 93.25843
Percent Correct Predictions(DOWN) = 87.4074
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.5726 -0.2850 0.1171 0.3919 2.8436

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.2341 0.2337 1.002 0.316481
mat.name[, var.list[1]] 0.5793 0.5080 1.140 0.254176
mat.name[, var.list[2]] 1.0468 0.3891 2.691 0.007133 **
mat.name[, var.list[3]] 1.7112 0.4671 3.664 0.000249 ***
mat.name[, var.list[4]] 0.6219 0.3904 1.593 0.111149
mat.name[, var.list[5]] 0.4145 0.3334 1.243 0.213787
mat.name[, var.list[6]] 0.1482 0.3867 0.383 0.701570
mat.name[, var.list[7]] 0.7171 0.3576 2.005 0.044925 *
mat.name[, var.list[8]] 1.9692 0.4613 4.269 1.97e-05 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 174.27 on 304 degrees of freedom

AIC: 192.27

Number of Fisher Scoring iterations: 5
## (原材料消費指数，稼働率指数，営業利益を除いた8系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 1 3 5 6 7 8 10 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 94.38202
Percent Correct Predictions(DOWN) = 85.92593
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482
Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.6776 -0.2989 0.1250 0.4230 2.5580

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.3339 0.2274 1.468 0.14210
mat.name[, var.list[1]] -0.4328 0.6406 -0.676 0.49922
mat.name[, var.list[2]] 1.1726 0.3752 3.125 0.00178 **
mat.name[, var.list[3]] 2.1265 0.4449 4.779 1.76e-06 ***
mat.name[, var.list[4]] 0.7939 0.4256 1.865 0.06212 .
mat.name[, var.list[5]] 0.2737 0.3176 0.862 0.38876
mat.name[, var.list[6]] 0.3992 0.3584 1.114 0.26529
mat.name[, var.list[7]] 0.5111 0.6401 0.798 0.42459
mat.name[, var.list[8]] 2.0916 0.4676 4.473 7.71e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 179.34 on 304 degrees of freedom

AIC: 197.34

Number of Fisher Scoring iterations: 5
(生産指数，中小企業売上高を除いた9系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 2 3 4 5 6 7 8 9 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 93.25843
Percent Correct Predictions(DOWN) = 87.4074
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482

Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.4156 -0.2859 0.1231 0.3880 2.8514

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)	0.3056	0.2516	1.214	0.22461
mat.name[, var.list[1]]	0.2142	0.6734	0.318	0.75045
mat.name[, var.list[2]]	1.0188	0.3905	2.609	0.00908 **
mat.name[, var.list[3]]	0.5602	0.6804	0.823	0.41030
mat.name[, var.list[4]]	1.6430	0.4762	3.450	0.00056 ***
mat.name[, var.list[5]]	0.5236	0.4103	1.276	0.20185
mat.name[, var.list[6]]	0.4154	0.3339	1.244	0.21352
mat.name[, var.list[7]]	0.1388	0.3908	0.355	0.72236
mat.name[, var.list[8]]	0.6946	0.3608	1.925	0.05418 .
mat.name[, var.list[9]]	2.0078	0.4659	4.310	1.64e-05 ***
---
Signif. codes:	0 ‘***’	0.001 ‘**’	0.01 ‘*’	0.05 ‘.’	0.1 ‘ ’

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 173.60 on 303 degrees of freedom

AIC: 193.60

Number of Fisher Scoring iterations: 5
## (生産指数，投資財出荷指数を除いた9系列を採用したモデル)

*****Explanatory Variable = 2 3 4 5 7 8 9 10 11 *****
Percent Correct Predictions(U P) = 92.13483
Percent Correct Predictions(DOWN) = 88.88889
Percent Correct Predictions(ALL) = 90.73482

Call:
glm(formula = DI.type ~ 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
-2.3302 -0.2953 0.1176 0.4008 2.7850

## Coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 0.4872 0.2333 2.089 0.036753 *
mat.name[, var.list[1]] 0.2510 0.6960 0.361 0.718332
mat.name[, var.list[2]] 0.9742 0.3861 2.523 0.011631 *
mat.name[, var.list[3]] 0.8434 0.6494 1.299 0.194039
mat.name[, var.list[4]] 1.5715 0.4724 3.327 0.000878 ***
mat.name[, var.list[5]] 0.4035 0.3329 1.212 0.225460
mat.name[, var.list[6]] 0.2508 0.3777 0.664 0.506604
mat.name[, var.list[7]] 0.7148 0.3605 1.983 0.047399 *
mat.name[, var.list[8]] -0.1450 0.5334 -0.272 0.785763
mat.name[, var.list[9]] 2.1991 0.4872 4.514 6.36e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

Null deviance: 427.98 on 312 degrees of freedom

Residual deviance: 175.15 on 303 degrees of freedom

AIC: 195.15

Number of Fisher Scoring iterations: 5
表 A.2.12: 1 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
5	274.8878	0.4385	85.9551	76.2963	81.7891
11	252.8861	0.4803	88.2023	68.8889	79.8722
10	310.0168	0.3561	84.8315	71.1111	78.9137
1	308.1275	0.3605	85.3933	69.6296	78.5943
4	300.8198	0.3687	83.7079	71.8519	78.5943
2	286.1192	0.4053	84.8315	69.6296	78.2748
9	345.2091	0.2734	83.7079	70.3704	77.9553
6	330.6981	0.2912	80.8989	66.6667	74.7604
3	323.4322	0.3073	82.0225	62.9630	73.8019
8	385.2481	0.1489	80.8989	57.7778	70.9265
7	423.1173	0.0278	80.8989	25.9259	57.1885

表 A.2.13: 2 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
4	11	212.5174	0.5928	89.3258	84.4444	87.2205
1	11	230.1079	0.5511	89.3258	82.9630	86.5815
5	11	209.8691	0.5903	90.4494	80.7407	86.2620
2	11	214.0055	0.5884	89.8876	80.7407	85.9425
10	11	234.2602	0.5327	89.3258	79.2593	84.9840
3	11	228.3165	0.5324	89.3258	78.5185	84.6645
5	9	248.8758	0.5030	88.2023	79.2593	84.3451
9	11	236.4923	0.5281	88.2023	79.2593	84.3451
3	5	237.2123	0.5332	87.0787	80.0000	84.0256
5	10	242.9339	0.5224	86.5169	79.2593	83.3866
6	11	242.3271	0.5130	88.2023	77.0370	83.3866
2	9	267.9343	0.4546	87.6405	77.0370	83.0671
5	8	258.2001	0.4829	87.0787	77.7778	83.0671
8	11	244.5774	0.5071	85.9551	78.5185	82.7476
1	5	253.8995	0.4951	84.8315	78.5185	82.1086
2	5	246.6512	0.5088	85.3933	77.7778	82.1086
表 A.2.14: 3 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	3	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
6	7	8	320.3694	0.3359	81.4607	69.6296	76.3578
3	7	8	310.2373	0.3560	83.1461	70.3704	77.6358
1	4	6	281.8711	0.4200	82.5843	72.5926	78.2748
4	7	8	287.2436	0.4064	83.1461	73.3333	78.9137
1	6	10	293.8454	0.3997	84.2697	71.8519	78.9137
1	6	7	292.2540	0.4007	84.8315	71.1111	78.9137
1	3	6	264.5244	0.4630	82.0225	74.8148	78.9137
7	8	9	334.4195	0.3145	83.1461	73.3333	78.9137
3	6	8	274.4594	0.4353	83.1461	73.3333	78.9137
1	2	10	279.1736	0.4337	85.3933	71.8519	79.5527
4	6	7	273.8078	0.4359	85.3933	71.8519	79.5527
2	3	6	249.5821	0.4940	83.7079	74.0741	79.5527
6	7	9	296.9449	0.3925	87.0787	69.6296	79.5527
3	6	7	276.3150	0.4260	84.2697	73.3333	79.5527
2	6	10	267.7267	0.4547	84.8315	73.3333	79.8722

表 A.2.15: 4 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	3	4	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
3	6	7	8	274.8446	0.4400	82.5843	74.8148	79.2332
1	2	6	8	266.4937	0.4624	83.7079	73.3333	79.2332
1	4	6	8	277.1038	0.4432	83.1461	74.0741	79.2332
6	7	8	10	289.0405	0.4294	83.7079	73.3333	79.2332
1	2	6	10	267.2470	0.4575	83.1461	75.5556	79.8722
1	2	3	6	251.4992	0.4936	84.2697	74.0741	79.8722
1	4	6	7	274.9468	0.4406	84.2697	74.0741	79.8722
1	2	6	7	262.5796	0.4707	84.8315	73.3333	79.8722
4	6	7	8	272.3706	0.4483	84.2697	74.0741	79.8722
4	7	8	9	271.8472	0.4601	82.5843	76.2963	79.8722
2	6	7	8	260.3602	0.4786	85.3933	72.5926	79.8722
1	6	7	8	288.6463	0.4257	85.3933	72.5926	79.8722
1	4	6	9	266.1171	0.4773	83.7079	75.5556	80.1917
1	6	7	10	287.2767	0.4244	85.3933	73.3333	80.1917
1	4	7	10	271.5091	0.4592	82.5843	77.0370	80.1917
表 A.2.16: 5 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	3	4	5	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
3	5	6	8	11	192.7787	0.6450	93.2584	85.9259	90.0959
3	4	5	6	11	192.3982	0.6496	93.8202	85.1852	90.0959
2	3	5	6	11	193.4591	0.6451	92.6966	86.6667	90.0959
3	5	6	9	11	189.1794	0.6547	92.1348	86.6667	89.7764
2	3	5	7	11	195.2349	0.6455	92.6966	85.9259	89.7764
3	5	6	10	11	194.6323	0.6421	93.2584	85.1852	89.7764
2	3	5	9	11	191.5553	0.6491	92.1348	86.6667	89.7764
2	3	5	10	11	197.1283	0.6391	92.6966	85.9259	89.7764
3	5	7	10	11	197.1555	0.6406	92.6966	85.9259	89.7764
3	4	5	9	11	189.7231	0.6581	91.5730	87.4074	89.7764
3	5	8	10	11	195.6851	0.6423	92.6966	85.9259	89.7764
3	5	6	7	11	193.4576	0.6453	92.6966	85.9259	89.7764
3	4	5	7	11	192.6276	0.6545	92.1348	85.9259	89.4569
3	4	5	8	11	192.4780	0.6499	91.5730	86.6667	89.4569
1	3	5	6	11	194.7747	0.6383	92.6966	85.1852	89.4569

表 A.2.17: 6 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	3	4	5	6	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
3	5	6	8	9	11	190.4909	0.6560	93.2584	87.4074	90.7348
3	5	6	7	9	11	189.8974	0.6602	93.2584	86.6667	90.4153
2	3	5	6	7	11	193.1937	0.6548	93.2584	86.6667	90.4153
3	4	5	6	7	11	192.2691	0.6582	93.2584	85.9259	90.0959
3	4	5	7	9	11	189.7673	0.6658	93.2584	85.9259	90.0959
3	5	6	8	10	11	194.6868	0.6467	93.2584	85.9259	90.0959
2	3	5	6	10	11	195.4515	0.6450	92.6966	86.6667	90.0959
3	5	6	7	8	11	194.0171	0.6488	92.6966	86.6667	90.0959
2	3	5	6	9	11	190.4025	0.6572	92.6966	86.6667	90.0959
3	4	5	6	10	11	194.3862	0.6493	93.8202	85.1852	90.0959
3	4	5	7	8	11	193.1462	0.6563	92.1348	86.6667	89.7764
3	5	6	9	10	11	191.1547	0.6544	92.1348	86.6667	89.7764
3	4	5	6	9	11	189.6967	0.6613	91.5730	87.4074	89.7764
2	3	4	5	9	11	191.7151	0.6581	91.5730	87.4074	89.7764
3	4	5	9	10	11	191.6964	0.6581	91.5730	87.4074	89.7764
表 A.2.18: 7 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル $ (k=1) $

1	2	3	4	5	6	7	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
3	4	5	7	8	9	11	191.3131	0.6658	92.6966	88.1482	90.7348
3	4	5	6	7	8	11	193.3968	0.6592	93.2584	86.6667	90.4153
3	5	6	8	9	10	11	192.4458	0.6555	92.6966	87.4074	90.4153
3	5	6	7	8	10	11	195.8002	0.6520	93.2584	86.6667	90.4153
1	3	4	5	7	10	11	192.9334	0.6595	93.2584	86.6667	90.4153
3	5	6	7	9	10	11	191.8974	0.6602	93.2584	86.6667	90.4153
1	3	5	6	8	10	11	196.0875	0.6459	94.3820	85.1852	90.4153
3	5	6	7	8	9	11	191.5756	0.6604	93.2584	86.6667	90.4153
1	3	5	6	7	10	11	196.5729	0.6479	93.8202	85.9259	90.4153
2	3	5	6	7	8	11	194.2838	0.6554	93.2584	86.6667	90.4153
2	3	5	6	7	10	11	195.1910	0.6547	93.2584	86.6667	90.4153
2	3	4	5	7	9	11	191.6374	0.6661	92.6966	87.4074	90.4153
2	3	4	5	6	7	11	194.0878	0.6591	93.2584	86.6667	90.4153
2	3	5	6	7	9	11	190.4138	0.6662	92.6966	87.4074	90.4153
3	4	5	6	7	9	11	189.8445	0.6695	92.6966	86.6667	90.0959

表 A.2.19: 8 系列，目的変数にヒストリカルDIを採用したモデル(k = 1)

1	2	3	4	5	6	7	8	AIC	R^{2}	PCP_{U}	PCP_{D}	PCP
3	4	5	6	7	8	9	11	191.6965	0.6691	93.2584	87.4074	90.7348
2	3	4	5	7	8	9	11	193.2277	0.6659	92.6966	88.1482	90.7348
2	3	5	6	7	8	9	11	192.2684	0.6657	93.2584	87.4074	90.7348
1	3	5	6	7	8	10	11	197.3415	0.6509	94.3820	85.9259	90.7348
1	3	4	5	6	7	9	11	187.5409	0.6721	94.3820	85.1852	90.4153
2	3	4	5	6	7	9	11	191.7205	0.6697	93.2584	86.6667	90.4153
2	3	5	6	7	9	10	11	192.0436	0.6663	92.6966	87.4074	90.4153
2	3	4	5	7	9	10	11	193.5909	0.6660	92.6966	87.4074	90.4153
1	2	3	5	6	7	9	11	189.5303	0.6658	94.3820	85.1852	90.4153
3	4	5	7	8	9	10	11	193.2838	0.6655	92.1348	88.1482	90.4153
1	3	4	5	6	7	10	11	191.1416	0.6620	94.3820	85.1852	90.4153
1	2	3	4	5	7	10	11	194.5938	0.6602	92.6966	87.4074	90.4153
1	3	4	5	7	8	10	11	193.8525	0.6602	93.2584	86.6667	90.4153
3	5	6	7	8	9	10	11	193.5726	0.6602	93.2584	86.6667	90.4153
3	4	5	6	7	8	10	11	195.3817	0.6587	93.2584	86.6667	90.4153
表 A.2.20: 9 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k=1)

1	2	3	4	5	6	7	8	9	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
2	3	4	5	6	7	8	9	11	193.5955	0.6693	93.2584	87.4074	90.7348
2	3	4	5	7	8	9	10	11	195.1538	0.6655	92.1348	88.8889	90.7348
1	2	3	4	5	7	8	10	11	195.6003	0.6603	93.2584	86.6667	90.4153
1	3	4	5	6	7	8	9	11	189.4333	0.6712	94.3820	85.1852	90.4153
2	3	5	6	7	8	9	10	11	193.8747	0.6653	92.6966	87.4074	90.4153
2	3	4	5	6	7	8	10	11	197.2236	0.6588	92.6966	87.4074	90.4153
2	3	4	5	6	7	8	9	10	214.8210	0.6218	92.6966	86.6667	90.0959
1	3	4	5	6	7	9	10	11	188.6452	0.6729	94.3820	84.4444	90.0959
1	3	5	6	7	8	9	10	11	195.0145	0.6583	93.2584	85.9259	90.0959
1	2	3	5	6	7	8	9	11	191.4156	0.6647	93.8202	85.1852	90.0959
1	2	3	5	6	7	8	10	11	196.0238	0.6536	92.6966	85.9259	89.7764
1	3	4	5	6	7	8	10	11	192.6688	0.6619	93.8202	84.4444	89.7764
2	3	4	5	6	7	9	10	11	193.2776	0.6699	91.5730	87.4074	89.7764
3	4	5	6	7	8	9	10	11	193.4016	0.6685	91.5730	87.4074	89.7764
1	2	3	4	5	7	9	10	11	191.9047	0.6701	93.2584	85.1852	89.7764

表 A.2.21：10 系列，目的变数にヒストリカルDIを採用したモデル(k=1)

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	3	4	5	6	7	8	9	10	11	190.5914	0.6724	94.3820	84.4444	90.0959
1	2	3	4	5	7	8	9	10	11	193.5992	0.6692	93.2584	85.9259	90.0959
1	2	3	4	5	6	7	8	9	11	190.3430	0.6737	93.8202	84.4444	89.7764
1	2	3	4	5	6	7	9	10	11	189.7546	0.6746	93.8202	84.4444	89.7764
1	2	3	5	6	7	8	9	10	11	193.2740	0.6645	92.6966	85.9259	89.7764
1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	194.0254	0.6623	93.2584	84.4444	89.4569
2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	195.1308	0.6690	91.5730	86.6667	89.4569
1	2	3	4	5	6	8	9	10	11	191.3376	0.6651	92.6966	84.4444	89.1374
1	2	4	5	6	7	8	9	10	11	196.3435	0.6597	93.2584	83.7037	89.1374
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	211.9251	0.6276	92.1348	83.7037	88.4984
1	2	3	4	6	7	8	9	10	11	203.3776	0.6369	92.1348	82.9630	88.1789

表 A.2.22: 11 系列，目的变数にカレント DI を採用したモデル $ (k = 1) $

AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
全11系列	191.7258	0.6741	93.8202	84.4444	89.7764
## 第Ⅱ部

## 第3章 隔離と伝播メカニズムに関する乗数分析

## (1) 金融引き締め政策の効果

(i) アメリカのハイパワード・マネーの持続的減少の乗数

変動為替レートはアメリカにおける金融ショックから各国経済をどの程度隔離させるか。

(概観)

アメリカにおけるハイパワードマネーの残高1％の持続的減少はアメリカのGNPを固定為替レートの下でも変動為替レートの下でも、はじめの二年間に約0.4％減少させる。総需要に及ぼすそれ自体の効果はアメリカにおいてはあまり変わらないけれども、アメリカ以外の国々の実質GNPへの波及効果は固定相場制と変動相場制とでは全く異なっている。固定相場制の下では、イギリス、フランス、ドイツ、イタリアなど欧州諸国及び日本は一年目と二年目にそれぞれ－0.05％と－0.10％とほぼ同程度のマイナスの影響を受ける（表－5）。

(固定相場制の下での伝播メカニズム)

伝播メカニズムは固定相場制の下ではむしろ直線的である。

第一に、アメリカの金融引締政策は自国の国内需要にデフレ的に働き、また外国製品への輸入需要を一年目と二年目にそれぞれ0.27%と0.73%だけ減少させる。その結果、アメリカ以外の国々は輸出の減少を蒙ることとなる。貿易収支はアメリカで改善するのとは対照的に多くの国では悪化する。しかしながら、貿易収支はイギリスでははじめの二年半は改善しかナダも六年間改善する。とくに、イギリスでは表-2のように輸入の所得弾性値が高いことを反映して輸出よりも輸入のほうがより大きく減少する。

アメリカの金融引締政策が伝播する第二の経路は固定為替レートを維持させるためにアメリカ以外の国の金融当局が外国為替市場に介入することによって引き起される通貨供給量の減少である。世界経済モデルでは、標準解が得られたときに介入は不胎化されないと想定されている。アメリカの高金利はアメリカへの資本流入をひき起こすが、このことは（フランスと一年目のカナダを除いて）長期資本勘定を悪化させ、（ドイツを除いて）短期資本勘定をドイツによって拡大された国際貿易信用を減少させるかまたは長・短期資本勘定ともに悪化させる。結局、アメリカ以外の全ての国が国際収支の悪化に直面し、通貨供給の減少と金利の上昇をもたらすこととなる。

(変動相場制の下での隔離効果のための経路)

変動為替相場はアメリカにおけるハイパワードマネーの残高の減少に伴うこうした効果がアメリカ以外の世界各国に伝播される経路をどのように変えるのであろうか?

アメリカにおけるハイパワードマネーの残高の1％の減少は他の全ての国に為替レートの減価をもたらす。その減価幅は国によって異なる。はじめの二年間は円とドイツマルクの減価が最も大きく、フランスフラン、イギリスポンド、イタリアリラ、カナダドルがそれに続いている。また、オーストラリアドルの減価は最も小さい。こうした減価幅の違いはアメリカの高金利に向う国際資本移動の感応度にもとづいている。ドイツと日本の場合は、外国のドル資産や負債に関する需要関数の国際金利差に関するパラメータ一は、他国に比べて高くなっている。

ドルに対する自国通貨の減価のために他国への製品の実質輸出は固定相場制の下でよりも変動相場制の下での方が減少幅が小さくなる。自