Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
#

• Both information on the current number plate and original information on the vehicle in the vehicle registration file are stored in the IC chip on the number plate.

• This system is being developed as an automobile infrastructure that is essential for promoting ITS.

• A study committee on this system was launched in 2000.

• Demonstration experiment is under way for technology that recognizes information from running cars.

• Durability against natural environments is under study.

• Durability against natural environments is under study.

• Technology related to security management, including its operation, is under review.

## ○Realization of “Digital Japan

MILT is actively promoting the digitization and provision of geographic information as well as promoting GIS itself and high quality services utilizing GIS.

## Realization of Electronic Government

MILT is promoting on-line administrative procedures and electronic bidding and contract procedures.

## Optical fiber networks

As well as developing networks of multipurpose ducts for optical fibers for public facility management and leasing vacant spaces in the ducts to the private sector, MLIT also allows the sector to have access to the optical fibers, which will not be used for a while, for supervising rivers and roads.

## [Promoting recreation activities]

To promote recreation activities, MLIT is promoting, among others, the development of state-managed parks that meet the needs that a single local government cannot satisfy. Other measures the ministry is taking in this field include: promoting the use of and optimizing pleasure boats in an integrated way; supporting the development of marinas; promoting marine recreation by coping with growing numbers of boats moored without permission or those sunk and disused; and promoting sky leisure.
## = 目 次 =

### 1. 経済財政政策の推進

(1) 子ども・子育て支援新制度の実施

(2) 少子化対策の総合的な推進等

(3) 子ども若者育成支援施策の総合的な推進

(3) 男女共同参画社会の実現・共生社会の形成等

## 3 ．科学技術イノベーション政策等の推進……8

(1) 科学技術イノベーション政策の戦略的推進

(2) 原子力利用に関する政策の検討及び適切な情報発信等

(3) 日本学術会議活動の推進

### 4. 宇宙空間の開発・利用の戦略的な推進

（１）宇宙開発利用の推進

（２）実用準天頂衛星システムの開発・整備・運用の推進

## 5 ．地方創生、国家戦略特区、地方分権改革の推進等……11

(1) 地方創生の推進

(2)「国家戦略特区」の推進

(3)「総合特区制度」の推進

(4)地方分権改革の推進等

### 6. 沖縄政策・北方対策の推進

(1) 沖縄振興への取組

(2) 北方領土問題の解決の促進

## 7 ．国民の安全・安心の確保

(1) 防災対策の充実

(2) 原子力防災対策の充実・強化

(3) 食品の安全性の確保

(４)消費者委員会の運営

### 8. 規制改革、公文書管理制度等の推進

（１）規制改革、公益法人制度の適正な運営の推進等

（２）公文書管理制度の推進

### 9. その他の主な政策

（１）栄典事務の適切な遂行

（２）政府広報・広聴活動の推進、国際広報の強化

（３）国際平和協力業務等の実施

（４）化学兵器禁止条約の実施

（５）官民の人材交流の円滑な実施、民間の再就職支援会社を活用した再就職支援

（６）消費税価格転嫁等対策の実施

（７）社会保障・税番号制度の啓発・広報

（８）拉致被害者等への支援

（９）知的財産戦略の推進
〔单位：百万円〕

（４）男女共同参画社会の実現・共生社会の形成等 ４, 208(1,165)

・各分野における女性の参画状況についての調査等を行うとともに、その進捗状況について体系的に整理することや、女性役員等の登用に資する参考情報を提供する「はばたく女性人材バンク」の運営など、女性参画拡大に向けた取組 19(22)

・ワーク・ライフ・バランスの実現に向けた経営者や管理職等の理解促進や女性が中心となって地域の課題を解決する活動のモデル的な取組の実施・普及など、女性活躍のための環境整備 47(46)

・女性に対する暴力をなくす運動の実施、若年層に対し教育・啓発の機会を多く持つ者等に対する研修の実施、女性に対する暴力対策に関する関係機関の取組の推進及び広域的な連携や民間団体との連携の推進など、女性に対する暴力の根絶に向けた取組

144(161)

・高齢社会対策総合調査の実施、エイジレス・ライフ実践者及び社会参加活動事例に関する紹介事業など、高齢社会対策の推進 37(58)

・障害者政策委員会の開催、障害者差別解消法の趣旨及び内容の啓発・広報、障害者差別解消支援地域協議会体制整備に関する支援、不当な差別や合理的配慮に係る事例の収集など、障害者施策の推進 121(119)

・地域の実情等を踏まえた交通安全活動を支援する事業、交通事故相談員や交通指導員等の資質向上のための研修、交通事故の被害・損失の経済的分析に関する調査研究の実施など、交通安全対策の推進 110(122)

・地域における犯罪被害者等支援の体制整備を促進するなど、犯罪被害者等施策の推進 42(44)

・自殺の防止に資する調査研究、自殺予防相談体制の整備や自殺対策人材養成研修事業など、自殺総合対策の推進 136(152)

・「子どもの貧困対策会議」の開催、子供の貧困に関する調査研究、地方における連携体制支援事業など、子供の貧困対策の推進 58(44)

・ アルコール健康障害対策関係者会議の開催、地方公共団体向けのアルコール健康障害対策推進基本計画の理解促進、国民に対するアルコール関連問題啓発など、アルコール健康障害対策の推進 22(18)

・日系定住外国人施策推進のフォロ - アップや多言語による情報提供など、定住外国人施策の推進

9(9)
## (「優先課題推進枠」(「要望」事項))

## · 火山噴火対策促進事業

260

活動火山対策特別措置法の改正により、都道府県および市町村に対して「火山防災協議会の設置」、「噴火シナリオ、火山ハザードマップの検討」、「噴火警戒レベルの設定」、「避難計画の策定」の一連の警戒避難体制の整備について義務化された。火山防災対策をより一層迅速に推進していくため、各火山の地方公共団体が実施する各種検討に必要な経費の一部を補助する。

・2020年オリンピック・パラリンピック東京大会の成功に向けた首都直下地震対策等に係る取組推進

110

2020 年のオリンピック・パラリンピック東京大会の成功に向けて、首都直下地震対策を推進するべく、平成 27 年度内に策定する応急対策活動の具体計画について、発災時において有効に機能するものとなるよう、緊急輸送ルート確保、被災地内の医療確保、支援物資の調達と輸送調整に係る計画内容の検証を行う。また、大規模災害時における災害拠点病院や航空搬送拠点臨時医療施設に必要となる医療モジュールの検討のほか、災害弱者の方々の災害関連死を防ぐために生活機能提供のための検証を行う。

## ・防災情報の収集・伝達機能の強化

32

政府における被害概要の早期把握に資するため、人的被害・建築物被害を推計する機能の精度向上を図る。また、緊急災害対応時の状況共有を図るシステムの改修を行う。

## 現地対策本部設置のための施設整備

南海トラフ巨大地震又は日本海溝・千島海溝周辺海溝型地震が発生し、現地対策本部を設置する場合の設置場所候補である施設について、現地対策本部の円滑な活動に資するための施設の改修を行う。

## ・中央防災無線網の整備

353

南海トラフ地震、首都直下地震等の大規模地震や土砂災害、火山災害など多数災害発生時の防災体制・対応力の強化を図るため、災害時における情報通信網を確保するための整備を実施する。

## ・被災者支援に関する総合的対策の推進

避難所の確保等のため、女性や要配慮者などさまざまな避難者に対応したトイレの改善や、相談窓口の設置・福祉等の人材確保に関するモデル事業を行うとともに、キャラバン運動を展開する。また、災害発生時に、要配慮者に対する的確な支援を実施するためには、個別計画の作成など具体的な対策が必要であるため、これら支援対策の推進を図る。
〔单位：百万円〕

（２）原子力防災対策の充実・強化 26,131(12,210)

・立地道府県等の地域防災計画・避難計画の具体化・充実化支援 20,101(12,170)

- 緊急時連絡網等の整備支援

- 防災活動資機材等の整備支援

- 防災訓練の実施などによる緊急時対策の調査・普及等の支援

- 緊急事態応急対策等拠点施設（オフサイトセンター）の整備等支援

・原子力防災に関する国際的な連携体制の構築 50(新規)

- 海外制度等の調査

- 二国間協定等を通じた国際協力事業

・バス運転業務者等への研修の実施 200(新規)

## - バス運転業務者等に行う原子力防災基礎研修

(「優先課題推進枠」(「要望」事項))

・要援護者のための放射線防護対策の実施 3,000

従来の要援護者等の屋内退避のための施設に対する放射線防護対策に加え、地域全体の円滑な避難のために、一時的にUPZ（緊急時防護措置準備区域）圈内に留まる必要がある施設等の放射線防護対策に対して支援を行う。

・原子力災害医療体制の整備

2,578

福島第一原子力発電所事故を踏まえた被ばく医療体制の改組を行い、旧体制からの移行及び被ばく医療体制の実効性向上等に要する費用を支援する。

（３）食品の安全性の確保 1,100(959)

食品安全基本法に基づき、国民の健康保護を第一に食品の安全を確保するため、食品健康影響(リスク)評価、リスクコミュニケーション等を実施
事項名	担当局·課	連絡先
【「優先課題推進枠」(「要望」事項)】
○经济財政政策の推進
経済対策の効果の検討手法の確立	政策統括官(経済財政運営担当)付参事官(経済対策·金融担当)	(直)03-6257-1532
ミクロデータに基づく分析基盤の強化	政策統括官(経済財政分析担当)付参事官(総括担当)	(直)03-6257-1567
経済と財政の双方の一体的な再生に係る構造改革がもたらす効果の分析	政策統括官(経済財政分析担当)付参事官(企画担当)	(直)03-6257-1572
地方の景気の実態把握	政策統括官(経済財政分析担当)付参事官(地域担当)	(直)03-6257-1576
世界経済のリスク点検	政策統括官(経済財政分析担当)付参事官(海外担当)	(直)03-6257-1581
共助社会づくりの担い手の育成に係るモデル事業	政策統括官(経済社会システム担当)付参事官(市民活動促進担当)	(直)03-6257-1516
PPP/PFI事業の案件形成機能の強化·充実	民間資金等活用事業推進室	(直)03-6257-1654
○女性の活躍、少子化対策、暮らしと社会
地域少子化対策強化交付金	子ども·子育て本部統括官付参事官(少子化対策担当)	(直)03-6257-1463
結婚に係る経済的支援モデル事業	子ども·子育て本部統括官付参事官(少子化対策担当)	(直)03-6257-3089
子供·若者支援地域ネットワーク強化推進事業	政策統括官(共生社会政策担当)付参事官(青少年支援担当)	(直)03-6257-1439
地域課題対応人材育成事業「地域コアリーダープログラム」	政策統括官(共生社会政策担当)付参事官(国際交流担当)	(直)03-6257-1434
女性活躍推進状況サイト(仮称)の開設	男女共同参画局推進課	(直)03-6257-1360
女性リーダー育成に向けた諸外国の取組に関する調査	男女共同参画局総務課	(直)03-6257-1357
アジア·太平洋輝く女性の交流事業	男女共同参画局総務課	(直)03-6257-1357
理工系分野における女性活躍推進経費	男女共同参画局総務課	(直)03-6257-1357
地域女性活躍推進交付金	男女共同参画局総務課	(直)03-6257-1355
男性の家事·育児等参加応援事業	男女共同参画局総務課	(直)03-6257-1356
性犯罪被害者等支援体制整備促進事業	男女共同参画局推進課暴力対策推進室	(直)03-6257-1361
ストーカー被害者支援のためのマニュアル作成	男女共同参画局推進課暴力対策推進室	(直)03-6257-1361
地域自殺対策強化交付金	政策統括官(共生社会政策担当)付参事官(自殺対策担当)	(直)03-6257-1453
子供の貧困対策推進のための官公民連携プロジェクト·国民運動の展開	政策統括官(共生社会政策担当)付参事官(子どもの貧困対策担当)	(直)03-6257-1438
○科学技術イノベーション政策等の推進
科学技術イノベーション創造推進費	政策統括官(科学技術·イノベーション担当)付参事官(戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)担当)	(直)03-6257-1332
事項名	担当局·課	連絡先
要援護者のための放射線防護対策の実施	政策統括官(原子力防災担当)付参事官(総括担当)	(直)03-3581-0373
原子力災害医療体制の整備	政策統括官(原子力防災担当)付参事官(総括担当)	(直)03-3581-0373
新たなリスク評価方法の開発に必要な評価体制の強化及び研究、調査事業	食品安全委員会事務局総務課	(直)03-6234-1166
子どもを中心とした普及啓発·情報発信の強化経費	食品安全委員会事務局総務課	(直)03-6234-1166
○規制改革、公文書管理制度等の推進
公益法人に対する寄附に関する調査の実施	公益認定等委員会事務局総務課	(直)03-5403-9555
公益認定等総合情報システムの改修等	公益認定等委員会事務局総務課	(直)03-5403-9555
独立行政法人国立公文書館運営費交付金	大臣官房公文書管理課	(直)03-6257-1376
○政府広報·広聴活動の推進、国際広報の強化
内閣の基本方針の理解増進に関する広報の実施	大臣官房政府広報室	(直)03-3581-6467
○官民の人材交流の円滑な実施、民間の再就職支援会社を活用した再就職支援
職員の離職後の就職の援助の実施に必要な経費	官民人材交流センター	(直)03-6268-7675
○社会保障·税番号制度の導入への対応
社会保障·税番号制度の円滑な導入·定着に向けた啓発·広報に必要な経費	大臣官房番号制度担当室	(直)03-6441-3457
○知的財産戦略の推進
クールジャパン戦略推進経費	知的財産戦略推進事務局	(直)03-3581-2549
受付番号	文書番号	件名	主管課等	受付月日	決裁月日	返 戻(回付)月日	備 考

合議文書処理簿 行政文書取扱規程様式第3号
### 1.3 指標選択の実験

今回の指標選択の実験は，景気動向指数で採用されている一致系列に対して行った．そこでの目的変数は次の二つを想定している．

(1) カレント DI (CDI) が 50 以上か未満かで目的変数が 1 または 0 を取る，2 値変数とする.

(2) ヒストリカルDI (HDI) が50以上か未満かによる．すなわち，これまでの景気基準日付により，上昇期と下降期で1または0を取る2値変数である．

以上のどちらを目的変数としても，これらは2値変数だから回帰分析における変数選択ではなく，2項回帰モデルにおける変数選択の問題となる．そこで，最も簡単な手法として，ロジット形の尺度を考え，これを基準として変数選択を行った．

$$ I=\frac{1}{1+\exp(-\beta_{0}-\sum_{i}\beta_{i}r_{i})} $$

この指標は，頑健な指標と違って確率的な指標と理解することもできる．DIを目的変数とする際にロジット分析を利用することの正当化にはいくつかの方法があるが，簡単なものには以下のベイジアンの視点がある．

景気が上昇局面（U）か下降局面（D）かに応じて，観測値 $ (r_{1},\cdots,r_{n}) $ の確率分布が $ N\left(\mu_{U},\Sigma\right) $ または $ N\left(\mu_{D},\Sigma\right) $ で与えられるものとする．ここで $ \mu_{U} $ および $ \mu_{D} $ は，それぞれの局面における平均ベクトルである．この仮定から景気局面の下でのrの確率分布関数 $ p(r\mid U) $ および $ p(r\mid D) $ が定められることになる．さらに，景気が上昇局面であるという事前確率 $ \pi $ が与えられると，データ $ r=(r_{1},\cdots,r_{n}) $ が与えられたとき，景気が上昇局面である事後確率は以下のようにして求められる．

$$ p(U\mid r)=\frac{\pi P_{U}}{\pi P_{U}+(1-\pi)P_{D}} $$

これを整理すれば（1.3.1）のロジットモデルが得られる。

ただし，ここで

$$ P_{U}\propto\exp\left\{-\frac{1}{2}(r-\mu_{U})^{\prime}\sum^{-1}(r-\mu_{U})\right\} $$

$$ P_{D}\propto\exp\left\{-\frac{1}{2}(r-\mu_{D})^{\prime}\sum^{-1}(r-\mu_{D})\right\} $$
とする。

なお，多変量正規分布の代りに一般的な指数分布族

$$ p(r\mid\theta)=a\left(r\right)b\left(\theta\right)\exp(-\theta^{\prime}r) $$

を考えても，同じ形式のロジットモデルが導かれる．この意味で，ロジットモデルは正規分布の仮定にもとづく通常の判別分析よりも一般的なモデルであることも知られている．

#### 1.3.1 ロジット型の指標の試算

変数選択にロジットモデルを適用するのに先立って，すべての変数を利用した場合に，どのような結論が得られるかを確認しておこう．それは，ある種の状況では有界な最尤推定量が存在しないことが知られているが，ここでその状況に対応が現れるからである．その理由は以下に記すが，このようなデータによる推定を実行することにより，利用する統計解析プログラムの数値的安定性，信頼性を確認することができるから，意味のある実験である．

有界な最尤推定量に関する一般的な議論の概略は次のようなものである．いま y を 0 または 1 を取る変数とすると，一般的な形の二値回帰モデル（binary regression model）は，任意の単調増加関数 F によって

$$ P(y=1\mid x)F(\beta^{\prime}x)=F(\beta_{0}+\beta_{1}x_{1}+\cdot\cdot\cdot+\beta_{p}x_{p}) $$

と表される．このとき，あるデータ $ (x_{i},y_{i})\ (i=1,\cdots,n) $ に対して完全な当てはまりが得られることがある．それは適当なp次元ベクトルbによって

$$ \begin{aligned}&b^{\prime}x_{i}\geqq0\mathcal{o} とき \quad y_{i}=1\\&b^{\prime}x_{i}<0\mathcal{o} とき \quad y_{i}=0\\ \end{aligned} $$

と表されるような場合である．完全なあてはまりが得られる場合にはλ＞0を適当に選んで$\hat{\beta}=\lambda b$ とし，ここで$\lambda\rightarrow\infty$ とすれば尤度

$$ L(\beta)\prod_{i=1}^{n}F(\beta^{\prime}x_{i})^{y_{i}}\left\{1-F(\beta^{\prime}x_{i})\right\}^{1-y_{i}} $$
### 1.3 指標選択の実験

はいくらでも大きくなる．(1.3.1) は $ F(x) = 1 / (a + e^{-x}) $ というロジスティック分布を用いた特別な場合に相当するが，このような状況では有界な最尤推定量は存在しない． $ ^{2} $

## 試算方法

(1) 各個別系列 $ y_{i}(t) $ を変化率に変換する. 変換は M 型の指標と同様に, (1.2.1), (1.2.2) による $ r_{(1)} $ , $ r_{(3)} $ の 2 通り を用いる.

(2) 各个別系列を変化率に直して得られた系列について（1.2.3）を用いて基準化を行う.

(3) 次にロジットモデルの推定を行う．目的変数はカレントDI (CDI)，ヒストリカルDI (HDI) の2通りを対象とする．独立変数についても，上で得られた $ r_{(1)} $ ， $ r_{(3)} $ の2通りを用いる．

(4) 得られたロジットモデルからの推定値が指標となる．結果の出力は全期間での指標を推移を示すグラフのみを掲げておく．

## 試算結果

HDIが1999年4月までの数値であるため，目的変数をHDIとしたロジット型指標については，1999年4月までとなっている．なお，目的変数にCDIを，説明変数に $ r_{(3)}^{*} $ を採用したモデルは，理論的に有界な最尤推定量が存在しない場合に相当し，われわれの採用したプログラムを用いた数値計算においても収束する結果が得られないことが明らかとなった．それは（1.3.1）でI=0またはI=1が解となるからである．この場合，対応するグラフは景気局面と完全に一致することになる．
図 1.3.1：ロジット型，目的変数CDI， $ r_{1} $ の指標の推移

図 1.3.2: ロジット型, 目的変数HDI, $ r_{1} $ の指標の推移

図 1.3.3: ロジット型, 目的変数HDI, $ r_{3} $ の指標の推移
#### 1.3.2 指標選択の試算

前節のように，上昇局面，下降局面の分類のためだけであれば，一致指数系列に採用されている指標のすべてを用いる必然性はない．ここでは局面の転換だけを問題としたときに，一部分の指標だけを用いる方法の可能性を検討する．そのために，目的変数としてCDI，HDIを用いて変数選択の効果を確認することとした．具体的には以下の手順で実験を行った．

(1) 各個別系列 $ y_{i}(t) $ に対して, 3期前との階差を取る.

$$ \Delta_{(3)i}(t)=y_{i}(t)-y_{i}(t-3) $$

(2) 上で得られた $ \Delta_{(3)i}(t) $ について次の基準化を行う.

$$ \Delta_{(3)i}^{*}(t)=\frac{\Delta_{(3)i}(t)}{Q_{3}-Q_{1}} $$

(3) 上で得られた $ \Delta_{(3)i}^{*}(t) $ に関数 $ \psi $ を適用することも考えられる．ここでは次式の関数 $ \psi_{5} $ を用いる．

$$ \psi_{5}(r)=\left\{\begin{array}{ll}-1&(r<-k)\\r/k&(-kk\end{array}\right. $$

このケースについては本章の付論に掲載しておくが，そこでは，$\psi_{5}$ を単に $\psi$ と表している.

(4) 従属変数はCDI, HDIの2通り, 独立変数についても, 個別系列 $ y_{i}(t) $ と上の変換で得られた $ \psi(\Delta_{(3)i}^{*}) $ を対象とする. ここで紹介する実験では $ \psi $ 関数での k の値は 1, 2, 3 の3ケースを用いたため, 独立変数としては4通りがある.

(5) 独立変数の考えられる全て系列の組み合わせに対してロジットモデルの推定を行う．そこで得られた確率が1/2より大きいか小さいかによって上昇・下降局面に分類するという基準で判定し，正しく分類された比率PCP (Percent Correct Predictions)を評価する．
(6) 各独立変数の数に対して，高い PCP を持ついくつかのモデルについて，壽与率 (R²)，AIC (Akaike's information criterion)，上昇局面における PCP，下降局面における PCP，全体での PCP の5つを結果として出力する.

#### 1.3.3 試算結果

以降の表は以下のようにまとめてある。

1	2	3	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
1	5	8	94.1360	0.8384	95.2880	94.0299	94.7692
$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $
$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $	$ \vdots $
1	4	8	135.8594	0.7549	94.2408	91.0448	92.9231

左側の数字列がモデルに採用された系列の番号である．例えば，上の表で2段目に書かれているモデルでは，採用されている系列がC1(生産指数)，C5(所定外労働時間指数)，C8(百貨店販売指数)となる．次に1つのモデルに対して，表の左から順にAIC，モデルの寄与率であるR²，PCP_{U}(上昇局面でのPCP)，PCP_{D}(下降局面でのPCP)，PCPは全体でのPCPの値である．モデルはPCPの高い順に並べてある．

系列の番号と，その系列の名称は以下の通りである．

番号	系列名	6	投資財出荷指数(除輸送機械)
1	生產指数(鉱工業)	7	百貨店販売額
2	原材料消費指数(製造業)	8	商業販売指数(卸売業)
3	大口電力使用量	9	営業利益(全産業)
4	稼働率指数(製造業)	10	中小企業売上高(製造業)
5	所定外労働時間指数(製造業)	11	有効求人倍率(除学卒)

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

まず CDI の基本的な動きを再現することが目的であれば，現行の11系列のうち，どの指標が重要な役割を果たしているのかを確認することを考えよう．表1.3.1を見ると，1変数だけではPCPで計った一致度で判断する限り，上昇局面で90％前後，下降局面ではC7（百貨店販売額）以外は60～80％程度と，あ
表 1.3.1: 1 系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	185.5107	0.6416	91.0995	85.0746	88.6154
10	233.3803	0.5876	92.6702	82.0896	88.3077
2	197.9990	0.6123	91.6230	79.8508	86.7692
4	228.5271	0.5478	89.0052	79.1045	84.9231
5	257.0210	0.5136	89.5288	77.6119	84.6154
11	302.5325	0.4436	89.5288	70.8955	81.8462
9	358.4816	0.2968	89.5288	65.6716	79.6923
6	309.8622	0.3629	84.2932	68.6567	77.8462
3	323.0464	0.3391	85.8639	61.1940	75.6923
8	353.9838	0.2475	85.8639	58.2090	74.4615
7	436.7192	0.0233	96.8586	8.2090	60.3077

まり良い結果を得ることはできていない．しかし2変数を用いた表1.3.2によれば，適当な系列の組合せでは全局面で90％以上のPCPという，相当高い説明力を得られることがわかる．以下，3系列から10系列までを用いた推定結果のうち，それぞれで高いPCPを与えた組合せを示したものが表1.3.2～1.3.10である．11系列すべてを用いれば，当然ながら100％のPCPを得るが，上述のように最尤法では係数の推定値は得られない．

10系列を用いると，最大で97.5％のPCPが得られるが，4系列の96.0％，5系列の96.9％，6系列の97.5％に比較して，系列の追加的な効果はきわめて小さなものであることが読み取れる.

個々の指標のうち，説明力の高い組合せを探るために，6変数で大きなPCPを与えた組合せの上位15ケースについて，採用された系列の度数を見ると，多い順にC3（大口電力使用量）が12回，C8（商業販売指数）が11回，C5（所定外労働時間指数）が10回，CI（生産指数）が9回となっている．その後はC2（原材料消費指数）とC10（中小企業売上高）が5回，C11（有効求人倍率）が4回など，採用されるケースは少なくなる．同様の傾向は3系列および4系列を用いた組合せでも確認できる．
表 1.3.2: 2系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	8	142.8137	0.7336	93.7173	90.2985	92.3077
5	10	134.7594	0.7530	93.7173	90.2985	92.3077
1	5	140.7937	0.7530	93.1937	91.0448	92.3077
2	6	171.3018	0.6680	93.1937	87.3134	90.7692
2	5	164.1261	0.7048	92.6702	87.3134	90.4615
2	11	166.2109	0.7021	92.6702	86.5672	90.1539
1	3	145.9395	0.7098	92.1466	86.5672	89.8462
8	10	195.0353	0.6760	91.6230	87.3134	89.8462
4	10	173.1402	0.6907	90.5759	88.8060	89.8462
2	10	168.8208	0.6897	92.6702	85.8209	89.8462
4	11	177.2092	0.6834	91.0995	87.3134	89.5385
1	7	170.3448	0.6764	93.1937	84.3284	89.5385
1	11	155.7654	0.7183	91.6230	86.5672	89.5385
3	10	187.3015	0.6617	91.6230	85.8209	89.2308
1	10	179.8200	0.6614	91.6230	85.0746	88.9231

表 1.3.3: 3 系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	5	8	94.1360	0.8384	95.2880	94.0299	94.7692
1	3	5	121.6249	0.7906	94.2408	93.2836	93.8462
1	5	10	113.1141	0.8021	94.2408	93.2836	93.8462
1	2	8	122.7380	0.7832	94.7644	91.7910	93.5385
4	8	10	142.7352	0.7549	93.7173	92.5373	93.2308
5	7	10	129.0074	0.7671	94.2408	91.7910	93.2308
3	5	10	102.5005	0.8135	93.7173	92.5373	93.2308
1	3	8	110.6253	0.7908	94.7644	91.0448	93.2308
1	8	11	119.1141	0.7825	94.2408	91.7910	93.2308
5	8	10	102.2208	0.8181	94.7644	91.0448	93.2308
2	5	10	117.7473	0.7869	94.2408	91.0448	92.9231
1	4	8	135.8594	0.7549	94.2408	91.0448	92.9231
4	5	10	118.6676	0.7873	93.1937	92.5373	92.9231
4	10	11	126.8257	0.7727	94.2408	91.0448	92.9231
1	5	11	132.9658	0.7890	94.2408	91.0448	92.9231
表 1.3.4: 4 系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	3	5	8	82.7789	0.8741	96.8586	94.7761	96.0000
3	5	8	10	78.3507	0.8606	96.3351	94.7761	95.6923
1	2	5	8	89.1559	0.8565	95.8115	95.5224	95.6923
3	4	5	10	93.4559	0.8404	95.8115	94.7761	95.3846
1	5	8	10	78.7821	0.8697	95.8115	94.0299	95.0769
1	2	7	8	117.2315	0.7981	95.8115	94.0299	95.0769
1	5	8	11	93.3712	0.8499	94.7644	95.5224	95.0769
1	5	7	10	101.4067	0.8360	95.8115	94.0299	95.0769
3	5	7	10	98.0841	0.8304	95.2880	94.0299	94.7692
1	5	7	8	90.8745	0.8489	95.8115	93.2836	94.7692
1	5	6	8	95.9764	0.8388	95.2880	94.0299	94.7692
4	5	8	10	86.6867	0.8538	95.2880	94.0299	94.7692
1	3	5	10	89.5514	0.8415	94.2408	95.5224	94.7692
3	5	10	11	98.9330	0.8245	94.7644	94.7761	94.7692
5	8	10	11	89.4806	0.8391	95.8115	93.2836	94.7692
2	5	8	10	88.3256	0.8471	95.2880	94.0299	94.7692

表 1.3.5: 5系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	8	80.7675	0.8822	97.9058	95.5224	96.9231
3	4	5	7	10	85.4726	0.8639	97.3822	96.2687	96.9231
1	2	5	6	8	90.0612	0.8584	96.8586	96.2687	96.6154
1	3	5	8	10	62.1194	0.9004	97.3822	95.5224	96.6154
1	2	5	8	11	89.2357	0.8612	96.8586	95.5224	96.3077
2	8	9	10	11	100.0684	0.8495	97.9058	94.0299	96.3077
1	3	4	5	8	84.0905	0.8762	96.8586	95.5224	96.3077
3	5	8	9	10	76.3746	0.8718	96.8586	94.7761	96.0000
3	4	5	8	10	68.5701	0.8837	95.8115	96.2687	96.0000
3	5	8	10	11	74.9295	0.8757	96.8586	94.7761	96.0000
1	3	5	8	9	77.7429	0.8836	96.3351	95.5224	96.0000
1	3	5	7	8	81.1789	0.8754	97.3822	94.0299	96.0000
1	3	5	8	11	84.4270	0.8753	96.8586	94.7761	96.0000
1	3	5	6	8	84.3283	0.8756	96.3351	95.5224	96.0000
2	3	5	8	10	73.6320	0.8750	96.3351	95.5224	96.0000
1	2	5	7	8	84.4431	0.8711	96.3351	95.5224	96.0000
表 1.3.6: 6 系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	6	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	6	8	81.6096	0.8850	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	5	8	11	82.6405	0.8828	98.4293	95.5224	97.2308
1	2	3	5	8	10	63.4088	0.9049	97.9058	96.2687	97.2308
3	4	5	6	8	10	67.7317	0.8882	96.8586	97.0149	96.9231
1	3	5	8	10	11	60.4883	0.9029	97.3822	96.2687	96.9231
1	2	3	4	5	8	82.6983	0.8830	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	6	8	10	62.0906	0.9042	97.9058	95.5224	96.9231
1	2	3	5	8	9	75.4506	0.8903	97.9058	95.5224	96.9231
1	2	5	7	8	11	86.0782	0.8711	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	8	9	10	56.9824	0.9118	97.3822	95.5224	96.6154
1	3	4	5	8	10	63.0261	0.9044	97.3822	95.5224	96.6154
3	4	5	8	10	11	65.5570	0.8921	96.3351	97.0149	96.6154
2	3	5	8	9	10	70.5133	0.8928	96.8586	96.2687	96.6154
1	2	5	8	9	10	71.3129	0.8854	97.3822	95.5224	96.6154
1	3	5	6	8	9	79.6401	0.8850	97.3822	95.5224	96.6154

表 1.3.7: 7 系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	6	7	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	7	8	9	74.9324	0.8930	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	5	6	8	11	83.5452	0.8854	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	8	11	84.5168	0.8842	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	6	8	83.6017	0.8851	98.4293	96.2687	97.5385
3	4	5	8	9	10	11	63.2743	0.9061	97.3822	97.0149	97.2308
1	3	5	7	8	9	10	58.3891	0.9145	98.4293	95.5224	97.2308
1	3	5	6	8	9	10	57.6719	0.9157	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	5	6	8	10	11	59.8829	0.9077	97.9058	95.5224	96.9231
1	3	4	5	8	10	11	60.5586	0.9092	97.3822	96.2687	96.9231
1	3	5	7	8	10	11	62.2504	0.9033	97.3822	96.2687	96.9231
1	3	4	5	7	8	10	62.5394	0.9084	97.9058	95.5224	96.9231
1	2	3	5	6	8	10	63.0027	0.9092	97.3822	96.2687	96.9231
1	2	3	5	7	8	10	63.4131	0.9059	97.9058	95.5224	96.9231
3	4	5	6	8	9	10	63.5396	0.9020	97.3822	96.2687	96.9231
1	2	3	4	5	8	10	64.8498	0.9060	97.3822	96.2687	96.9231
表 1.3.8: 8系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	6	7	8	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	3	5	6	7	8	10	62.3473	0.9111	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	7	8	9	76.8446	0.8933	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	5	6	7	8	9	76.5292	0.8940	98.4293	96.2687	97.5385
1	3	5	6	8	9	10	11	57.8120	0.9206	98.9529	95.5224	97.5385
1	3	5	6	7	8	9	10	58.5892	0.9205	98.9529	95.5224	97.5385
2	3	4	6	8	9	10	11	84.4773	0.8886	98.4293	96.2687	97.5385
2	3	5	6	8	9	10	11	65.9647	0.9084	97.3822	97.7612	97.5385
1	2	3	5	7	8	9	11	76.2445	0.8922	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	6	8	11	85.5223	0.8858	98.4293	96.2687	97.5385
2	3	5	6	7	8	9	10	67.4727	0.9057	97.3822	97.7612	97.5385
1	3	4	5	8	9	10	11	57.9590	0.9190	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	6	8	9	10	58.3756	0.9206	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	4	5	7	8	9	10	59.0532	0.9166	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	7	8	9	10	59.4049	0.9197	97.3822	97.0149	97.2308
1	3	4	5	7	8	10	11	62.0308	0.9107	97.3822	97.0149	97.2308
3	4	5	6	8	9	10	11	62.9214	0.9096	97.9058	96.2687	97.2308

表 1.3.9: 9系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	6	7	8	9	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	3	5	6	7	8	9	10	11	59.5968	0.9229	98.9529	96.2687	97.8462
1	2	3	4	5	7	8	9	10	60.8167	0.9188	97.9058	97.0149	97.5385
2	3	4	5	6	8	9	10	11	64.1655	0.9133	97.9058	97.0149	97.5385
2	3	5	6	7	8	9	10	11	67.9647	0.9084	97.3822	97.7612	97.5385
1	2	3	5	6	7	8	9	10	59.0770	0.9267	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	3	4	5	7	8	9	11	78.2294	0.8923	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	6	7	8	9	78.4876	0.8941	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	4	5	6	8	9	10	11	72.4253	0.8983	98.4293	96.2687	97.5385
1	3	4	5	6	8	9	10	11	58.8273	0.9210	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	5	6	8	9	10	11	59.0797	0.9231	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	4	5	7	8	9	10	11	59.7688	0.9212	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	8	9	10	11	59.9565	0.9189	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	6	8	9	10	60.3097	0.9198	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	6	7	8	10	64.1229	0.9116	97.9058	96.2687	97.2308
3	4	5	6	7	8	9	10	11	64.8985	0.9092	97.9058	96.2687	97.2308
2	3	4	5	6	7	8	9	10	65.8246	0.9102	97.9058	96.2687	97.2308
表 1.3.10: 10系列, CDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
1	2	4	5	6	7	8	9	10	11	73.9571	0.9028	98.4293	96.2687	97.5385
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	60.9807	0.9259	97.9058	97.0149	97.5385
2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	66.1648	0.9134	97.9058	97.0149	97.5385
1	2	3	5	6	7	8	9	10	11	60.6316	0.9271	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	6	8	9	10	11	60.7089	0.9220	97.9058	96.2687	97.2308
1	3	4	5	6	7	8	9	10	11	60.5088	0.9245	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	7	8	9	10	11	61.7687	0.9212	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	5	6	7	8	9	11	79.7643	0.8928	97.9058	96.2687	97.2308
1	2	3	4	6	7	8	9	10	11	83.0855	0.8953	97.9058	95.5224	96.9231
1	2	3	4	5	6	7	9	10	11	77.3943	0.8891	96.8586	97.0149	96.9231
1	2	3	4	5	6	7	8	10	11	64.0948	0.9126	96.8586	95.5224	96.3077

## (2) 目的変数をヒストリカルDI，説明変数を $ \Delta_{(3)}^{*} $ としたモデル

参考のために CDI に代えて HDI を従属変数とした場合のロジットモデルも同様な方法で作成した．この場合の従属変数は，CDI が説明変数の各系列から直接構築されるのとは異なる．したがって説明変数は間接的な関係しか持たないため CDI の場合とは若干違った傾向を示している．

まず，この状況では11系列すべてを用いても最尤法が適用できるが，そのときのPCPは89.5％となり，必ずしも高い一致度を示してはいない．逆に説明変数を少なくした場合でも，PCPはそれほどは小さくならず，3系列の場合で88.5％，4系列で90.1％，5系列で90.4％などとなっている．

系列の組合せに関しては，出現回数の多いものとして C3（大口電力使用量），C5（所定外労働時間指数），C11（有効求人倍率）が最も目立つものである．

C1(生産指数)に関しては採用されるケースは少なくなっており,(C1,C5,C11),(C1,C3,C5,C11),(C1,C3,C5,C8,C11)，などのようにC5,C11との組合せで有効となる傾向がある.

以上の結果から，暫定的な変数選択の結論としては，現行の景気基準日付の決定に関しては，(C1,C3,C5,C8,C11)の系列が主要な決定要因と言ってよいだろう.
表 1.3.11: 1 系列, HDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	AIC	R^{2}	PCPU	PCPD	PCP
5	272.4439	0.4383	87.6405	75.5556	82.4281
11	265.5956	0.4687	88.2023	68.8889	79.8722
1	309.9993	0.3561	87.6405	66.6667	78.5943
4	299.5551	0.3687	83.7079	71.8519	78.5943
2	289.0186	0.4027	84.8315	69.6296	78.2748
10	346.5269	0.3306	85.9551	68.1482	78.2748
9	370.6346	0.2292	87.6405	62.2222	76.6773
6	325.6432	0.2975	80.8989	66.6667	74.7604
3	326.6547	0.3047	82.5843	62.2222	73.8019
8	379.7686	0.1585	83.1461	53.3333	70.2875
7	425.5746	0.0204	94.3820	10.3704	58.1470

表 1.3.12: 2系列, HDI, $ \Delta_{(3)}^{*} $

1	2	AIC	R²	PCPU	PCPD	PCP
4	11	221.3895	0.5785	90.4494	82.9630	87.2205
1	11	242.6451	0.5301	89.8876	82.2222	86.5815
5	11	217.4148	0.5777	89.3258	81.4815	85.9425
2	11	225.2096	0.5678	90.4494	79.2593	85.6230
10	11	251.1353	0.5086	89.8876	77.7778	84.6645
3	5	235.8241	0.5348	88.7640	78.5185	84.3451
3	11	236.2383	0.5196	89.3258	77.0370	84.0256
9	11	254.5943	0.4973	88.7640	77.7778	84.0256
6	11	250.3615	0.5053	89.3258	76.2963	83.7061
5	10	252.4821	0.4976	87.0787	78.5185	83.3866
5	9	257.6791	0.4780	87.6405	76.2963	82.7476
1	5	255.0101	0.4884	85.9551	78.5185	82.7476
5	8	254.3794	0.4881	87.0787	77.0370	82.7476
2	5	247.8753	0.5049	85.9551	77.7778	82.4281
8	11	254.0387	0.5004	86.5169	77.0370	82.4281