Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Ⅲ 特定個人情報ファイルの取扱いプロセスにおけるリスク対策 ※(7. リスク1⑨を除く。)

1.特定個人情報ファイル名
学資の貸与に係る特定個人情報管理ファイル
2.特定個人情報の入手(情報提供ネットワークシステムを通じた入手を除く。)
リスク1:目的外の入手が行われるリスク
対象者以外の情報の入手を防止するための措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】·個人番号により情報照会をする必要のある対象者について奨学金案内等で十分に周知の上、必要な対象者の個人番号のみ郵送又は対面で提出させる。·入手の際は、番号法第16条に定められた本人確認のための書類を提出させ、奨学金業務システムに登録された内容あるいは申請様式に記載された内容と照合し、対象者の個人番号であることを確認する。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構より取得する本人確認情報については、必要な対象者の情報のみ取得するようシステムで制御を行う。
必要な情報以外を入手することを防止するための措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】奨学金申込等の申請に必要な書類については奨学金案内等で十分に周知の上、各種の申請内容に応じた所定の申請様式、番号法第16条に定められた本人確認のための書類及び所定の様式による同意書のみを、郵送又は対面により提出させ、その他の不要な情報を提出させない。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構より取得する本人確認情報については、必要な情報のみ取得するようシステムで制御を行う。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[十分である]	<選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
リスク2:不適切な方法で入手が行われるリスク
リスクに対する措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】·個人番号の入手時には、奨学金申込者、奨学生、家計支持者等の本人に対して、個人番号の利用目的を明示し、本人より同意を得る(同意書の提出による)。·奨学生・返還者以外の関係者の個人番号を、申請者である奨学生・返還者が代理人として提出する場合には、各関係者からの委任状を併せて機構に提出する。·本人確認に当たっては番号法第16条に基づき本人確認に必要な最小限の書類のみを提出させる。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構より取得する本人確認情報については、必要な情報のみ取得するようシステムで制御を行う。
リスクへの対策は十分か	[十分である]	<選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
リスク3:入手した特定個人情報が不正確であるリスク
入手の際の本人確認の措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】奨学生等から奨学金申込等の申請時に郵送又は対面により個人番号の提供を受ける場合は、番号法第16条により定められた本人確認のための書類を提出させ、これに基づいて本人確認を行う。さらに、個人番号に関する書類に記載された情報と、奨学金業務システムに登録されている情報あるいは提出された申請様式に記載された内容を照合し、対象者の個人番号であることを確認する。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構からの入手に当たっては、番号法第8条の規定に基づき地方公共団体情報システム機構が個人番号を生成しているため、入手元において、個人番号が本人の情報であることは担保されている。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構からの入手に当たっては、番号法第8条の規定に基づき地方公共団体情報システム機構が個人番号を生成しているため、入手元において、個人番号が本人の情報であることは担保されている。
個人番号の真正性確認の措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】奨学生等から奨学金申込等の申請時に郵送又は対面により個人番号の提供を受ける場合は、番号法第16条により定められた本人確認のための書類を提出させ、これに基づいて本人確認を行う。さらに、個人番号に関する書類に記載された情報と、奨学金業務システムに登録されている情報あるいは提出された申請様式に記載された内容を照合し、対象者の個人番号であることを確認する。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構を介しての入手に当たっては、番号法第8条の規定に基づき地方公共団体情報システム機構が個人番号を生成しているため、入手元において、個人番号が本人の情報であることは担保されている。
特定個人情報の正確性確保の措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】本人確認の措置及び真正性確認の措置を実施した際に、提出された個人番号関連書類等に記載された情報と奨学金業務システムや紐付け用DBシステムに記録された情報間に差異がある場合は、奨学金申込者、奨学生、家計支持者等に確認し、正確な情報を把握する。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】地方公共団体情報システム機構より取得する本人確認情報については、地方公共団体情報システム機構において正確性を担保されている。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[十分である] <選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
リスク4:入手の際に特定個人情報が漏えい・紛失するリスク
リスクに対する措置の内容	【本人又は本人の代理人からの入手】·個人番号に関する書類等を郵送により提出する際は、提出に係る履歴が分かるよう書留郵便等により送付するよう奨学金申込者等に指示する。·奨学生、返還者等から受領した個人番号に関する書類等は、受領時に件数確認等を実施した上で厳重に保管する。受領した書類に不備等があった場合は、奨学生、返還者等一人の書類をひとつのクリアファイルでまとめる等により他人の不備返送の書類と混在したいよう管理し、返送時には、書類一式と返送用封筒の宛先をダブル・チェックするといった措置を行う。·紐付け用DBシステムに入力を行う専用端末に、個人番号の保存、複製並びに電子媒体を用いて端末から取り出すことができないようにシステム制御を行う。【地方公共団体情報システム機構を介しての入手】·地方公共団体情報システム機構より取得する本人確認情報については、必要な情報のみ取得するようシステムで制御を行うとともに、通信の暗号化等の高度なセキュリティを維持した専用ネットワークを利用し、機密性を確保する。·本人確認情報を照会できる職員を限定し、漏えい・紛失のリスクを軽減する。·電子記録媒体により入手する場合は、データを暗号化の上、2人以上の機構職員が直接媒体を受け取り、持ち運ぶ。
リスクへの対策は十分か	[十分である] <選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
特定個人情報の入手(情報提供ネットワークシステムを通じた入手を除く。)におけるその他のリスク及びそのリスクに対する措置
—
3.特定個人情報の使用
リスク1:目的を超えた紐付け、事務に必要のない情報との紐付けが行われるリスク
宛名システム等における措置の内容	紐付け用DBシステムには、個人番号を利用する業務に必要となる最小限の情報(奨学生番号、基本4情報等)及び情報提供ネットワークシステムや地方公共団体情報システム機構より取得した情報のみを記録するとともに、これらのシステムにアクセスできる職員を限定することにより、目的を超えた紐付け、事務に必要の無い情報との紐付けを防止する。なお、奨学金業務システムには特定個人情報を連携しない。
事務で使用するその他のシステムにおける措置の内容	奨学金業務システムは、紐付け用DBシステムに対して、業務のために必要な最小限の情報(奨学生番号等)を提供するのみであり、個人番号を一切保存せず、不必要な紐付けを行わない。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[十分である] <選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
リスク2:権限のない者(元職員、アクセス権限のない職員等)によって不正に使用されるリスク
ユーザ認証の管理	[行っている] <選択肢>1) 行っている2) 行っていない
具体的な管理方法	·紐付け用DBシステムを利用できる職員を限定し、各個人に対してユーザーID/パスワードを付与して、ログイン認証を行う。·複数名で使用できる共用IDは作成しない。·パスワードについては、最長有効期間を定め、定期的に更新を実施するようシステムで制御するとともに、文字種の混在や桁数についても条件を設定する。
アクセス権限の発効・失効の管理	[ 行っている ]	<選択肢>1) 行っている	2) 行っていない
具体的な管理方法	【ユーザーIDの発効管理】システム管理者が、職員の業務内容に応じてシステムへのアクセス権限を定めた規則に則り、ID/パスワードを発効し、各画面における必要最低限の操作権限を付与する。【ユーザーIDの失効管理】システム管理者が、人事異動等を確認の上、職員のアクセス権限が不要となった場合には、ID/パスワードを失効させる。
アクセス権限の管理	[ 行っている ]	<選択肢>1) 行っている	2) 行っていない
具体的な管理方法	·職員の業務内容に応じて利用権限を定めた規則に則り、システム管理者が各部署及び各職員のアクセス権限を記載した管理表を作成し、定期的に見直しを行い、厳格な管理を行う。·操作ログを記録することにより、不正なアクセスが行われていないかを確認する。
特定個人情報の使用の記録	[ 記録を残している ]	<選択肢>1) 記録を残している	2) 記録を残していない
具体的な方法	·番号法第23条に基づき、情報提供ネットワークシステムを使用して、どのような特定個人情報が情報提供機関と機構間でやりとりされたかに係る記録を保管する。·個人番号の登録時に本人確認の措置を実施した事実、実施日等の証跡を記録する。·特定個人情報の使用について証跡ログを作成し、一定期間保管するとともに、必要に応じて解析・分析を行う。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[ 十分である ]	<選択肢>1) 特に力を入れている	2) 十分である
リスク3: 従業者が事務外で使用するリスク
リスクに対する措置の内容	·個人情報の目的外利用の禁止、個人情報の適切な取扱い、並びに情報セキュリティの重要性について理解させることを目的として、適宣、業務に従事する職員を対象に個人情報保護研修及び情報セキュリティ研修を実施する。·特定個人情報の利用に当たっては、システム管理者が当該職員の職務内容に応じて操作権限を付与し、業務に必要の無い処理を行えないようセキュリティ対策を講ずる。·操作に係るログを記録し、証跡管理を行い、業務に必要の無い処理や権限を越えた特定個人情報の照会等が行われていないか確認する。·紐付け用DBシステムに入力、照会を行う専用端末に、個人番号を保管、複製したり、電子媒体を用いて端末から取り出すことができないようにシステム制御を行う。また、システム制御が不可能な複製行為(画面キャプティ、手書きメモ等)を禁止することで、電子記録媒体及び特定個人情報を取り扱うシステムのバックアップルー、手書きメモ等)を禁止するルールを定める。
リスクへの対策は十分か	[ 十分である ]	<選択肢>1) 特に力を入れている	2) 十分である
リスク4: 特定個人情報ファイルが不正に複製されるリスク
リスクに対する措置の内容	·紐付け用DBシステムに入力、照会を行う専用端末に、個人番号を保管、複製したり、電子媒体を用いて端末から取り出すことができないようにシステム制御を行う。また、システム制御が不可能な複製行為(画面キャプティ、手書きメモ等)を禁止するルールを定める。·地方公共団体情報システム機構より本人確認情報を入手する際に利用する電子記録媒体、パンチ業者より納品される特定個人情報が記録された電子記録媒体及び特定個人情報を取り扱うシステムのバックアップルー、手書きメモ等)を禁止するルールを定める。
リスクへの対策は十分か	[ 十分である ]	<選択肢>1) 特に力を入れている	2) 十分である
特定個人情報の使用におけるその他のリスク及びそのリスクに対する措置
—
その他の措置の内容	委託先は、再委託先において、番号法に基づき機構が果たすべき安全管理措置と同様の措置が講じられていることをあらかじめ確認するとともに、再委託した業務の実施においても当該措置が講じられるよう必要かつ適切な監督を行う。
7.特定個人情報の保管・消去
リスク1:特定個人情報の漏えい・滅失・毀損リスク
①NISC政府機関統一基準群	[	十分に遵守している	]	<選択肢>1) 特に力を入れて遵守している	2) 十分に遵守している
②安全管理体制	[	十分に整備している	]	<選択肢>1) 特に力を入れて整備している	2) 十分に整備している
③安全管理規程	[	十分に整備している	]	<選択肢>1) 特に力を入れて整備している	2) 十分に整備している
④安全管理体制・規程の職員への周知	[	十分に周知している	]	<選択肢>1) 特に力を入れて周知している	2) 十分に周知している
⑤物理的対策	[	十分に行っている	]	<選択肢>1) 特に力を入れて行っている	2) 十分に行っている
具体的な対策の内容	•特定個人情報を取り扱う基幹的なサーバー等の機器設置室等については、以下の対策を実施している。(1)立ち入る権限を有する者の特定(2)立入りに際しての用件の確認、入退の記録の措置(3)委託業者が立ち入る場合の職員の立会い又は監視設備による監視並びに委託業者の識別化等の措置(4)ICカード、生体認証、監視カメラ等の不正入退を抑止するための防犯設備の設置(5)前室からサーバー等の機器を設置する室に入室する際の共連れ防止対策(6)災害時に備えるための耐震、防火、防煙、防水等の必要な措置(7)サーバー等の機器の予備電源の確保、配線の損傷防止等の措置•特定個人情報が記録された書類及び電子記録媒体の保管室については、他の執務室と区別し、施錠して部外者が入室できないよう物理的な対策を実施するとともに、電子記録媒体の保管室内には監視カメラを設置している。
⑥技術的対策	[	十分に行っている	]	<選択肢>1) 特に力を入れて行っている	2) 十分に行っている
具体的な対策の内容	特定個人情報を取り扱う情報システムについては、次に掲げる措置を実施する。(1)外部からの不正アクセスを防止するためのファイアウォールの設定による経路制御等を行う。(2)不正プログラムによる特定個人情報の漏えい、滅失又は毀損を防止するためのウイルス対策ソフトの導入、最新パターンファイルへの更新による不正プログラムの感染防止等を行う。(3)特定個人情報の通信暗号化、データベース暗号化を行う。(4)特定個人情報に係る情報システムに関するミドルウェア等の最新セキュリティパッチ適用を行う。(5)紐付け用DBシステムに入力、照会を行う専用端末は、インターネット閲覧やメール送受信等が行えないように制御する。(6)インターネットに接続している奨学金業務システムと紐付け用DBシステムの間は、限定された通信のみ行い、インターネットからの不正なアクセスやインターネットへのデータの流出が起こらないよう制御する。(7)紐付け用DBシステムに入力、照会を行う専用端末に、個人番号を保管、複製したり、電子媒体を用いて端末から取り出すことができないようにシステム制御を行う。
⑦バックアップ	[	十分に行っている	]	<選択肢>1) 特に力を入れて行っている	2) 十分に行っている
⑧事故発生時手順の策定・周知	[	十分に行っている	]	<選択肢>1) 特に力を入れて行っている	2) 十分に行っている
⑨過去3年以内に、評価実施機関において、個人情報に関する重大事故が発生したか	[	発生なし	]	<選択肢>1) 発生あり	2) 発生なし
その内容	—
再発防止策の内容	—
⑩死者の個人番号	[	保管している	]	<選択肢>1) 保管している	2) 保管していない
具体的な保管方法	死者の個人番号についても引き続き生存者の個人番号と同様の方法で保管することしている。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[	十分である	]	<選択肢>1) 特に力を入れている	2) 十分である
リスク2: 特定個人情報が古い情報のまま保管され続けるリスク
リスクに対する措置の内容	業務の目的に応じて、その都度本人からの提出書類や地方公共団体情報システム機構の利用により現況確認を行い、その情報に基づいて情報提供ネットワークシステムを介して特定個人情報を入手し更新することにより、情報の最新性を確保する。なお、機構は情報照会のみ実施し、情報提供は行わないため、古い情報の提供により他機関へ影響を及ぼすことはない。
リスクへの対策は十分か	[十分である]	<選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
リスク3: 特定個人情報が消去されずいつまでも存在するリスク
消去手順	[定めている]	<選択肢>1) 定めている2) 定めていない
手順の内容	紐付け用DBシステムに保管される学資の貸与に係る特定個人情報管理ファイルに記録される特定個人情報については、保管期間経過後、システム処理にて自動削除する。また、特定個人情報が記録されている媒体が不要となった場合には、各部の個人情報保護管理者の指示するところに従い、当該記録されている特定個人情報等の復元又は判読が不可能となる方法により情報の消去又は当該媒体の廃棄を行う。
その他の措置の内容	—
リスクへの対策は十分か	[十分である]	<選択肢>1) 特に力を入れている2) 十分である3) 課題が残されている
特定個人情報の保管・消去におけるその他のリスク及びそのリスクに対する措置
特定個人情報の漏えい事案等が発生した場合の対応として、以下の措置をとることしている。①個人情報保護管理者及び個人情報総括保護管理者にて事案を確認する。②個人情報保護管理者は被害の拡大防止又は復旧等のために必要な措置を講ずる。③個人情報総括保護管理者は事案の内容等に応じて理事長、理事、監事に報告する。④事案の内容に応じて文部科学省等の関係機関に報告する。⑤必要に応じて影響のある機関(学校等)へ連絡、対応を指示する。⑥個人情報保護管理者は事案発生の原因を分析し、再発防止策を策定する。⑦個人情報保護管理者は事案の内容・影響等に応じて事実関係及び再発防止策を公表し、総務省に情報提供を行う。また、事案に係る本人への対応を行う。
Ⅳ その他のリスク対策 ※

1. 監査
①自己点検	[十分に行っている] <選択肢>1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている3) 十分に行っていない
具体的なチェック方法	各部等の個人情報保護管理者は特定個人情報の管理等の状況について定期的に点検を行い個人情報総括保護管理者に報告する。このほか、特定個人情報を取り扱う職員を対象として、特定個人情報の取扱い等に関する自己点検及び情報セキュリティに関する自己点検を定期的に実施する。
②監査	[十分に行っている] <選択肢>1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている3) 十分に行っていない
具体的な内容	特定個人情報の管理の状況等については、監査責任者が定期に及び必要に応じ随时に点検を行い、その結果を個人情報総括保護管理者に報告する。
2. 従業者に対する教育・啓発
従業者に対する教育・啓発	[十分に行っている] <選択肢>1) 特に力を入れて行っている 2) 十分に行っている3) 十分に行っていない
具体的な方法	以下のとおり特定個人情報を取り扱う職員に対する教育・啓発を行う。①特定個人情報の取扱いについて理解を深め、特定個人情報の保護に関する意識の高揚を図るための啓発その他必要な研修を行う。②特定個人情報の取扱いに係る業務のうち情報システムの管理、運用の業務に従事する職員に対しては、①の研修のほか、特定個人情報の適切な管理のために、情報システムの管理、運用及びセキュリティ対策に関する必要な研修を行う。
3. その他のリスク対策
—
V 開示請求、問合せ

1.特定個人情報の開示・訂正・利用停止請求
①請求先	〒162-8412 東京都新宿区市谷本村町10-7独立行政法人日本学生支援機構 政策企画部 情報公開室
②請求方法	個人情報ファイル簿や窓口(情報公開室)での問合せ等により、開示請求する内容を決定後、所定の様式に記入し、手数料(1件300円、現金又は郵送の場合は定額小為替証書)と共に請求する。
特記事項	開示請求等の手続の流れについては、機構ホームページの「保有個人情報の開示・訂正・利用停止請求について」で分かりやすく表示する。
③手数料等	[ 有料 ] <選択肢>1) 有料 2) 無料(手数料額、納付方法: 手数料は1件300円、現金又は郵送の場合は定額小為替証書により納付)
④個人情報ファイル簿の公表	[ 行っている ] <選択肢>1) 行っている 2) 行っていない
個人情報ファイル名	学資の貸与に係る特定個人情報管理ファイル
公表場所	機構ホームページに公開する「個人情報ファイル簿」により公表する。
⑤法令による特別の手続	—
⑥個人情報ファイル簿への不記載等	—
2.特定個人情報ファイルの取扱いに関する問合せ
①連絡先	独立行政法人日本学生支援機構 政策企画部 情報公開室 〒162-8412 東京都新宿区市谷本村町10-7電話:03-6743-6118
②対応方法	案件に応じて関係部署と連携し適切に対応する。
VI 評価実施手続

1.基礎項目評価
①実施日	平成27年12月3日
②しきい値判断結果	[基礎項目評価及び全項目評価の実施が義務付けられる]
<選択肢>1)基礎項目評価及び全項目評価の実施が義務付けられる2)基礎項目評価及び重点項目評価の実施が義務付けられる(任意に全項目評価を実施)3)基礎項目評価の実施が義務付けられる(任意に全項目評価を実施)4)特定個人情報保護評価の実施が義務付けられない(任意に全項目評価を実施)
2.国民・住民等からの意見の聴取
①方法	日本学生支援機構ホームページに意見の募集について掲載した。意見は、ウェブフォーム及び郵送により受け付けた。
②実施日・期間	平成27年10月28日から平成27年11月27日まで
③期間を短縮する特段の理由	期間短縮なし
④主な意見の内容	意見提出なし
⑤評価書への反映	なし
3.第三者点検
①実施日	—
②方法	—
③結果	—
4.特定個人情報保護委員会の承認【行政機関等のみ】
①提出日	平成27年12月3日
②特定個人情報保護委員会による審査
## （社会資本整備事業特別会計道路整備勘定）

平成24年度国の債権に係る情報の公表正誤表

正 誤 箇 所	誤	正
歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移平成24年度管理対象債権額	2,120,199	2,120,209
歳入金債権の発生額及び消滅額等の推移平成24年度管理対象債権額前年度以前発生未消滅債権分	1,575,788	1,575,799
### A.3 プログラムリスト

#### A.3.1 若干の指標の試算

###

## R Program-List

## 若干の指標の試算

## M-1,M-2, ロジット型指標の試算

###

r.func <- function(y, lag) {
datasize <- length(y)
numerator <- y[(1 + lag) : datasize] - y[1 : (datasize - lag)]
denominator <- (y[(1 + lag) : datasize] + y[1 : (datasize - lag)]) / 2
r <- numerator / denominator
}

Delta.func <- function(y, lag) {
datasize <- length(y)
r <- y[(1 + lag) : datasize] - y[1 : (datasize - lag)]
r
}

stand.func <- function(data) {
stand.data <- NULL
qua.range <- quantile(data)[4] - quantile(data)[2]
for (i in 1:length(data)) {
stand.data[i] <- data[i] / qua.range
}
return(stand.data)
}

psi.1 <- function(data) {
trans.data <- NULL
for (i in 1:length(data)) {
trans.data[i] <- if(data[i] < 0) - 1
else if(data[i] == 0) 0
else if(data[i] > 0) 1
}
trans.data
}

psi.2 <- function(data, k) {
trans.data <- NULL
for (i in 1:length(data)) {
trans.data[i] <- if(data[i] > k) k
else if(data[i] < -k) - k
}
}
}
else data[i] / k

trans.data

psi.3 <- function(data, k) {
trans.data <- NULL
for (i in 1:length(data)) {
trans.data[i] <- if(data[i] > k) 1
else if(data[i] < -k) -1
else data[i] / k
}
trans.data
}

psi.4 <- function(data, k) {
trans.data <- NULL
for (i in 1:length(data)) {
trans.data[i] <- atan(data[i] / k)
}
trans.data
}

M.1 <- function(data, lag, psi.func.num, k.value, weight) {
weight <- if(weight == F) rep(1/(dim(data)[2]), (dim(data)[2]))
else weight
r <- matrix(nrow=((dim(data)[1]) - lag), ncol=dim(data)[2])
for (i in c(1, 2, 3, 5, 6, 9, 10)) {
r[, i] <- r.func(data[, i], lag)
}
for (i in c(4, 7, 8, 11)) {
r[, i] <- Delta.func(data[, i], lag)
}
r.star <- matrix(nrow=dim(r)[1], ncol=dim(r)[2])
for (i in ((1:11)[-9])) {
r.star[, i] <- stand.func(r[, i])
}
r.star[, 9] <- if(lag == 1) r[, 9]
else if(lag == 3) stand.func(r[, 9])
psi.r.star <- if(psi.func.num == 1) apply(r, 2, psi.1)
else if(psi.func.num == 2) apply(r.star, 2, psi.2, k = k.value)
else if(psi.func.num == 3) apply(r.star, 2, psi.3, k = k.value)
else if(psi.func.num == 4) apply(r.star, 2, psi.4, k = k.value)
index <- NULL
for (i in 1:(dim(psi.r.star)[1])) {
index[i] <- sum(psi.r.star[i], * weight)
}
return(index)
}
M.2 <- function(data, lag, psi.func.num, k.value, weight) {
weight <- if(weight == F) rep(1/(dim(data)[2]), (dim(data)[2]))
else weight
r <- matrix(nrow=((dim(data)[1]) - lag), ncol=dim(data)[2])
for(i in c(1, 2, 3, 5, 6, 9, 10)) {
r[, i] <- r.func(data[, i], lag)
}
for(i in c(4, 7, 8, 11)) {
r[, i] <- Delta.func(data[, i], lag)
}
r.star <- matrix(nrow=dim(r)[1]), ncol=dim(r)[2])
for(i in ((1:11)[-9])) {
r.star[, i] <- stand.func(r[, i])
}
r.star[, 9] <- if(lag == 1) r[, 9]
else if(lag == 3) stand.func(r[, 9])
equation <- function(index, data, weight) {
if(psi.func.num == 1) sum(weight * psi.1(data - index))
else if(psi.func.num == 2) sum(weight * psi.2((data - index), k.value))
else if(psi.func.num == 3) sum(weight * psi.3((data - index), k.value))
else if(psi.func.num == 4) sum(weight * psi.4((data - index), k.value))
}
index <- NULL
for(i in 1:(dim(r.star)[1])) {
root <- uniroot(equation, c(-100, 100), tol = 0.00001, data = r.star[i], weight = weight)
root <- root$root
index <- c(index, root)
}
index
}

logit.type <- function(DI.type, data, lag) {
DI.type <- if(lag == 1) DI.type[2:(length(DI.type))]
else DI.type[4:length(DI.type)]
r <- matrix(nrow=((dim(data)[1]) - lag), ncol=dim(data)[2])
for(i in c(1, 2, 3, 5, 6, 9, 10)) {
r[, i] <- r.func(data[, i], lag)
}
for(i in c(4, 7, 8, 11)) {
r[, i] <- Delta.func(data[, i], lag)
}
r.star <- matrix(nrow=dim(r)[1]), ncol=dim(r)[2])
for(i in ((1:11)[-9])) {
r.star[, i] <- stand.func(r[, i])
}
r.star[, 9] <- if(lag == 1) r[, 9]
else if(lag == 3) stand.func(r[, 9])
r.star <- if(lag == 1) r.star[(1:(length(DI.type))),]
else if(lag == 3) r.star[(4:(length(DI.type) + 3)),]
model <- glm(DI.type~r.star[,1]+r.star[,2]+r.star[,3]+r.star[,4] +r.star[,5]+r.star[,6]+r.star[,7]+r.star[,8] +r.star[,9]+r.star[,10]+r.star[,11]
,family=binomial(link=logit))
fit <- fitted.values(model)
fit
}

#### A.3.2 Neftci's model

######### R Program-List

##

Robust な分散共分散行列、平均の推定

##

#########

mahalanobis<- function(x,m,s){
# Mahalanobis distance の計算
# x:ベクトル
# m:平均ベクトル
# s:分散共分散行列
t(x-m) %*% solve(s) %*% (x-m)
}

index.m<- function(x,m,s){
# 行列の各行をMahalanobis distance の小さい順に
# 並べた際の行番号を表示
# x:多変量データ（行列：時間軸が行、項目は列）
# m:平均ベクトル
# s:分散共分散行列
mahala.dis<- rep(NA,dim(x)[1])
# Mahalanobis distance のベクトルの初期化
for(i in 1:dim(x)[1]){
mahala.dis[i]<- mahalanobis(x[i],m,s)
# 行列の各行に関してMahalanobis distance を計算
}
sort.list(mahala.dis[1:dim(x)[1]])
# Mahalanobis distance のベクトルを小さい順に
# 並べた際の要素番号を表示
}

mean.vec<- function(x){
t(x) %*% rep(1,dim(x)[1])/dim(x)[1]
}

cov.mat <- function(x, m) {
n <- dim(x)[1]
dmx <- array(NA, c(n, dim(x)[2]))
for (i in 1:n) {
dmx[i, ] <- x[i, ] - m
}
t(dmx) %*% dmx / n
}

mahalonobis.sort <- function(x) {
# x: 多变量データ（行列：時間軸が行、項目は列）
{
n <- dim(x)[1]
# 行列の行の数を計算
m <- t(x) %*% rep(1, n) / n
# 平均ベクトルを計算
s <- cov.mat(x, m)
# 分散共分散行列を確定
sx <- x[index.m(x, m, s), ]
}
sx
# 行列の各行をMahalanobis distanceが小さい順に
# 並べかえた行列
}

single.trim <- function(x, r) {
# x: 多变量データ（行列：時間軸が行、項目は列）
# r: 刈り込み率
n <- dim(x)[1]
tn <- floor(n * r / 2)
1 <- dim(x)[2]
oind <- array(NA, c(2 * tn, 1))
for (i in 1:1) {
oind[, i] <- c(sort.list(x[, i])[1:tn], sort.list(x[, i])[(n - tn + 1) : n])
}
x <- as.vector(oind), ]
}

multi.trim <- function(x, r) {
# x: 多变量データ（行列：時間軸が行、項目は列）
# r: 刈り込み率
options(object.size = 9000000)
# object.size の上限を拡大
n <- array(NA, c(3))
# sample size の初期化
1 <- dim(x)[2]
# 項目数の計算
trimx <- array(NA, c(dim(x)[1], 1, 3))
}
# (刈り込まれた) データセットの初期化
M <- array(NA, c(1, 3))

# 平均ベクトルの配列の初期化
S <- array(NA, c(1, 1, 3))

# 分散共分散行列の配列の初期化
trimx[, 1] <- x

# 最初のデータセット
n[1] <- dim(trimx[, 1])[1]

# 最初のsample sizeの計算
M[, 1] <- t(trimx[, 1]) %* rep(1, n[1]) / n[1]

# 最初の平均ベクトルの計算
S[, 1] <- cov.mat(trimx[, 1], M[, 1])

# 最初の分散共分散行列の計算
for (i in 2:3) {
n[i] <- floor((1 - r) * n[1])
trimx[, i] <- matrix(
c(c(t(mahalonobis.sort(trimx[1:n[i-1], i-1))), rep(0, (n[1] - n[i-1]) * 1)),
ncol = 1, byrow = T)

# i番目のデータセットを生成する行列
M[, i] <- t(trimx[1:n[i], i]) %* rep(1, n[i]) / n[i]

# i番目の平均ベクトルの計算
S[, i] <- cov.mat(trimx[1:n[i], i], M[, i])

# i番目の分散共分散行列の計算
}

list(M[, 3], S[, 3])

########

# R Program-List

#

Neftci モデルの計算

#

########

fn<-function(x,m,s,i){
# 多変量正規分布の密度関数
y <- x[i,, drop = F]
diag(exp(-(y - (m)) %*% solve(s) %*% t(y - (m))/2)/
sqrt(prod(eigen(s)$values)))
}

ft<- function(x,m,s,f,i){
# 多変量t分布の密度関数
y <- x[i,,drop=F]
d <- dim(x)[2]
(1+((y-m)%*% solve(s)%*% t(y-m))/f)^(-(d+f)/2)/
sqrt(prod(eigen(s)$values))
}
posterior.t<-

function(x, p, f, mu, md, su, sd, A){
# t 分布のときの各時点における事後確率を計算
n<- nrow(x)

pi <- NULL

pi[1] <- (p * ft(x, md, sd, f, 1)) /
(p * ft(x, md, sd, f, 1) + (1 - p) * ft(x, mu, su, f, 1))
for(j in 2:n) {
pi[j] <- ((pi[j - 1] + (1 - pi[j - 1]) * p) * ft(x, md, sd, f, j)) /
((pi[j - 1] + (1 - pi[j - 1]) * p) * ft(x, md, sd, f, j)
+ (1 - pi[j - 1]) * (1 - p) * ft(x, mu, su, f, j))
if(pi[j] >= A) break
}

print(matrix(c(floor(time(ts(pi, start(x), 12)),
month.name[round((time(ts(pi, start(x), 12)) -
floor(time(ts(pi, start(x), 12))) * 12 + 1, 0)],
ts(pi, start(x), 12)), ncol = 3));
}

posterior.n <- function(x, p, mu, md, su, sd, A){
# 正規密度における各時点における事後確率を計算
n <- nrow(x)

pi <- NULL

pi[1] <- (p * fn(x, md, sd, 1)) /
(p * fn(x, md, sd, 1) + (1 - p) * fn(x, mu, su, 1))
for(j in 2:n) {
pi[j] <- ((pi[j - 1] + (1 - pi[j - 1]) * p) * fn(x, md, sd, j)) /
((pi[j - 1] + (1 - pi[j - 1]) * p) * fn(x, md, sd, j)
+ (1 - pi[j - 1]) * (1 - p) * fn(x, mu, su, j))
if(pi[j] >= A) break
}

print(matrix(c(floor(time(ts(pi, start(x), 12))),
month.name[round((time(ts(pi, start(x), 12)) -
floor(time(ts(pi, start(x), 12))) * 12 + 1, 0)],
ts(pi, start(x), 12)), ncol = 3));
#### A.3.3 Stock and Watson's model

###
f.t <- H %* P.tl %* t(H) + R
beta.tt <- beta.tl + P.tl %* t(H) %* solve(f.t) %* v.t
P.tt <- P.tl - P.tl %* t(H) %* solve(f.t) %* H %* P.tl
ft.ct[iter,] <- c(v.t[(1:4),1],beta.tt[1,1])
beta.ll <- beta.tt
P.ll <- P.tt

I.10 <- diag(rep(1,10))
ss.kg <- P.tl %* t(H) %* solve(f.t)
k <- (I.10 - ss.kg %* H) %* F
alpha <- solve(I.10 - k) %* ss.kg %* yy.m
delta <- alpha[1,1]
f.err <- ft.ct[,(1:4)]; dlt.ctt <- ft.ct[,5]
new.ind <- 0
for(ii in 2:dim(yy)[1]){
new.ind[ii] <- dlt.ctt[ii] + new.ind[ii-1] + delta
}
new.ind.ts <- ts(new.ind,start=c(1973,2),frequency=12)
new.ind.ts
}

#### A.3.4 regime switching model

#
R Program-List

#
Regime Switching Model

#

#

rsm.lik.fcn <- function(par, data) {
n <- length(data)
par[1] <- exp(par[1]) / (1 + exp(par[1]))
par[2] <- exp(par[2]) / (1 + exp(par[2]))
par[5] <- abs(par[5]) / par[6] <- abs(par[6])
p.cont <- c(par[1], (1 - par[2]), (1 - par[1]), par[2])
p <- matrix(p.cont, nrow = 2, byrow = T)
eta.cont <- c(((1 - p[2, 2]) / (2 - p[1, 1] - p[2, 2]))
((1 - (1 - p[2, 2]) / (2 - p[1, 1] - p[2, 2]))))
eta <- matrix(eta.cont, nrow = 2)
loglik <- 0
m <- matrix(c(par[3], par[4]), nrow = 2)
var <- matrix(c(par[5], par[6]), nrow = 2)
for (i in 1:n) {
eta <- p %* % eta
data <- matrix(rep(data[i], 2), nrow = 2)
}
}
xi <- dnorm(datat, m, sqrt(var))
joint <- xi * eta
f <- t(rep(1, 2)) %* joint
eta <- joint / f[1, 1]
loglik <- loglik + log(f[1, 1])
}

neglik <- -1 * loglik
return(neglik)

rsm.filter <- function(par, data) {
par[1] <- exp(par[1]) / (1 + exp(par[1]))
par[2] <- exp(par[2]) / (1 + exp(par[2]))
par[5] <- abs(par[5]) ; par[6] <- abs(par[6])
n <- length(data) ; probvec <- matrix(n, row = n, col = 3)
p.cont <- c(par[1], (1 - par[2]), (1 - par[1]), par[2])
p <- matrix(p.cont, nrow = 2, byrow = T)
start.cont <- c(((1 - p[2, 2]) / (2 - p[1, 1] - p[2, 2]))
, ((1 - (1 - p[2, 2]) / (2 - p[1, 1] - p[2, 2]))))
start <- matrix(start.cont, nrow = 2)
eta <- start
loglik <- 0
m <- matrix(c(par[3], par[4]), nrow = 2)
var <- matrix(c(par[5], par[6]), nrow = 2)
for (i in seq(n)) {
eta <- p %* eta
probvec[i, 1] <- eta[1]
datat <- matrix(rep(data[i], 2), nrow = 2)
xi <- dnorm(datat, m, sqrt(var))
joint <- xi * eta
f <- t(rep(1, 2)) %* joint
eta <- joint / f[1, 1]
probvec[i, 2] <- eta[1]
probvec[i, 3] <- data[i]
loglik <- loglik + log(f[1, 1])
}
return(probvec)
}
国家公務員の初任給の変遷(行政職俸給表(一))

適用年月	採用試験の種類
適用年月	採用試験の種類
大学卒業程度	短期大学卒業程度	高等学校卒業程度
年	月	六級職
(昭24.1)	上級
(昭32.8)	上級(甲)
(昭35.7)	上級(乙)
(昭35.7)	Ⅰ種
(昭60.7)	総合職(院卒)
(平24.4)	総合職(大卒)
(平24.4)	Ⅱ種
(昭60.7)	一般職(大卒)
(平24.6)	五級職
(昭24.1)	中級
(昭32.12)	四級職
(昭26.1)	初級
(昭31.1)	Ⅲ種
(昭60.10)	一般職(高卒)
(平24.9)
平成元	4	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円	円
2	4	146,600	126,300	106,600
3	4	157,300	143,100	117,300
4	4	168,000	153,700	124,900
5	4	175,300	161,400	131,900
6	4	179,200	164,900	134,900
7	4	180,500	167,200	136,500
8	4	180,500	169,000	137,900
9	4	181,400	171,000	139,300
10	4	183,200	173,000	140,700
11	4	184,200	174,200	141,700
12	4	184,200	174,400	141,900
13	4	180,900	171,500	139,500
14	12	179,800	170,700	138,800
15	11	179,200	平成24年
に新設	平成24年
に新設	170,200	平成24年
に新設	138,400	平成24年
に新設
17	12	181,200	172,200	140,100
19	4	平成24年
に废止	203,600	181,200	平成24年
に废止	172,200	平成24年
に废止	140,100
25	4	205,400	181,200	174,200	142,100
26	4	207,900	181,200	176,700	144,600
27	4	209,400	182,700	178,200	146,100
28	4	210,400	183,700	179,200	147,100
29	4	211,500	185,200	180,700	148,600
30	4	213,000	186,700	182,200	150,600
31	4	216,000	189,700	185,200	154,600
令和4	4	224,100	200,700	196,200	166,600
5	4	244,800	230,000	220,000	188,000

備考 （1） 人事院が設置され、初めての国家公務員採用試験が行われた昭和24年以降の初任給を掲載している。

(2) 給与法等の改正により金額に変更のあった時期（適用年月）を基本に掲載しており、各金額は各採用試験により学卒後直ちに採用され、行政職俸給表（一）の適用となった場合の俸給月額であり、諸手当（地域手当等）は含まれていない。

(3) 各試験ごとに、第1回目の試験が実施された翌年度から、当該試験が廃止又は名称変更等された年度までの初任給を掲載している。

(4) 採用試験名の下の括弧内は、各採用試験の初回実施年月を示す。

(5) 平成24年4月1日から平成26年3月31日までの2年間、国家公務員給与は、給与改定・臨時特例法により、4.77%減額して支給された。
# 経済分析

第146号 平成8年6月

☆主要国における資本ストックの測定法

经济企画厅经济研究所 编集
## 经 济 分 析

第 146 号

平成8年6月

经济企画厅经济研究所

## 目次

<分析>

主要国における資本ストックの測定法

はじめに（要旨）.....2

I. 資本ストックの測定法

1. 資本の定義.....3
2. 資本ストックの測定法.....3
3. 資本ストックの評価法.....7
4. 耐用年数.....8
5. 残存関数あるいは除却関数.....14

II. 主要国における資本ストックの測定法

1. オーストラリア.....21
2. ベルギー.....27
3. カナダ.....31
4. デンマーク.....37
5. フィンランド.....38
6. フランス.....42
7. ドイツ.....44
8. ギリシャ.....48
9. アイルランド.....49
10. イタリア.....50
11. 日本.....52
12. 韓国.....56
13. オランダ.....57
14. ノルウェー.....64
15．スウェーデン.....66
16．スイス.....69
17．イギリス.....71
18．アメリカ.....74

III．推計項目の各国比較・我が国の「資本ストックの測定法」の課題と改善する
ための方策 ..... 81
（比較表）資本ストック推計主要項目の国別比較一覧表 ..... 90
（参考表）各国の資本ストック推計項目一覧表 ..... 93
邦文参考文献 ..... 104
英文参考文献 ..... 105
ワークショップ質疑応答 ..... 106
英文要旨 ..... 108
## 図表目次

表1 本文記載国における参考文献及び参照表番号
表2 ヨーロッパ4カ国の1980年の粗資本ストックに占める過去の各年投資の割合
表3 OECD諸国における固定資本資産の耐用年数の推計に使われている主要情報源
表4 製造業における機械及び装置（除く自動車）の平均耐用年数（OECD諸国）
表5 非製造業における機械及び装置の平均耐用年数（OECD諸国）
表6 建物及びその他の構築物の平均耐用年数（OECD諸国）
表7 自動車、住宅、コンピューターの平均耐用年数（OECD諸国）
表8 5つの残存関数に基づく耐用年数別のストック推計結果の比較
表9 OECD諸国で使われている資本ストック推計のための除却関数
表10 ウィンフレイによる176資産の廃棄曲線タイプ別分類
表11 5つの残存関数の相違によるストック推計結果の比較
図1 一括除却、線型、イギリス式線型残存関数
図2 半ロジスティック残存関数
図3 ガンマ残存関数
図4 ウィンフレイ残存関数
図5 ウェイブル残存関数
図6 対数正規残存関数
表12 オーストラリアの産業分類
表13 オーストラリアにおける資産等の平均耐用年数
表14 ベルギーの産業分類
表15 ベルギーにおける資本財の平均耐用年数
表16 カナダの産業分類
表17 カナダにおける10産業の現行の経済的耐用年数と“新しい”経済的耐用年数
表18 デンマークの産業分類
表19 フィンランドの産業分類
表20 フィンランドの製造業における資本財の推定平均耐用年数
表21 フランスの産業分類
表22 フランスにおける資本資産の経済的平均耐用年数
表23 ドイツ連邦統計局の産業分類
表24 ドイツ経済研究所（DIW）の産業分類
表25 ギリシャの産業分類
表26 アイルランドの産業分類
表27 イタリアの産業分類
表28 イタリアにおける製造業の設備及び機械の経済的平均耐用年数
表29 日本の産業分類
表30 日本の産業別・資産別の平均耐用年数（民間企業）
表31 韓国の産業分類
表32 オランダの財分類
表33 オランダの産業分類
表34 ノルウェーの産業分類
表35 スウェーデンの産業分類 ..... 68
表36 スイスの産業分類（機械及び装置） ..... 70
表37 スイスにおける資産の耐用年数 ..... 70
表38 イギリスの産業分類 ..... 72
表39 製造業における固定資本ストック推計のための推定耐用年数（イギリス） ..... 73
表40 機械部品 - イギリス（1971年）及びアメリカ（1968年）における産業別耐用年数及び平均年齢 ..... 73
表41 紙・板紙製造機械の稼働開始年 ..... 73
表42 金属鋳造製造業の設備及び機械の年齢 ..... 74
表43 アメリカの非住宅民間固定資本における産業分類 ..... 76
表44 アメリカにおける資産項目別耐用年数 ..... 77
表45 修正ウィンフレイ除却パターン（アメリカ） ..... 80
表46 除却率の推移 ..... 84
表47 製造業の中古品取得率 ..... 85
表48 1970年粗資産に占める過去の投資の残存割合（民間企業） ..... 87
表49 平均耐用年数及び傾向値 ..... 89
（比較表）資本ストック推計主要項目の国別比較一覧表 ..... 90
（参考表）各国の資本ストック推計項目一覧表 ..... 93
(1) オーストラリア ..... 94
(2) ベルギー ..... 94
(3) カナダ ..... 95
(4) デンマーク ..... 95
(5) フィンランド ..... 96
(6) フランス ..... 96
(7)-1 ドイツ連邦統計局 ..... 97
(7)-2 ドイツ経済研究所 ..... 97
(8) ギリシャ ..... 98
(9) アイルランド ..... 98
(10) イタリア ..... 99
(11) 日本 ..... 99
(12) 韓国 ..... 100
(13) オランダ ..... 100
(14) ノルウェー ..... 101
(15) スウェーデン ..... 101
(16) スイス ..... 102
(17) イギリス ..... 102
(18) アメリカ ..... 103

本文記載国に関する参考文献及び参照表番号をまとめたものを表1に示した。また、文中の肩数字は参考文献の番号を示している。