Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
このように、「ルーカス批判」は同時方程式モデルが政策変更に頑健でない可能性を認識させた点で大きな役割を持ったものの、その対応で発展したDSGEモデルには、その前提となるミクロ経済理論の妥当性に関する合意が確立していないこと、また、(本質が細部に宿ることも多い)経済政策を評価する際に必要になる経済の詳細部分の記述には適さないこと、等の問題が解決できていない。

他方、特定理論ではなくデータから出発するVARモデルは、現実の経済データとのフィッテイングや予測に強味があるとされる。しかしながら、VARモデルでは、モデルに含めた少数の変数間には排除制約を置かないものの、そもそもモデルに含めていない変数について完全な排除制約を置いてしまっているという理論的問題がある他、得られるインパルス応答や分散分解の信頼区間が極端に大きくなることが多い $ ^{4} $ 。また、Jorda (2005)、清谷(2014)らが指摘するように、VARモデルでは、そのラグ次数を真のデータ生成過程と整合的に設定しない限り、推定結果に大きな偏りが生じうることが知られている。加えて、VARモデルは理論的関係に依らないブラックボックスであるため、推定やシミュレーションの結果を解釈することが難しい $ ^{5} $ 。経済見通しの策定や政策評価等の政策関連業務では、モデル内メカニズムの理解（構造的解釈）が不可欠であることを考えると、VARモデルだけに頼ることには限界があるだろう。

このように、二つの「批判」に応えて発展した DSGE モデルや VAR モデルは、我々の経済システムに対する理解を深める点で本質的重要性を有していたものの、政府や中央銀行がそれを実務（政策業務）で活用しようとした場合、看過し難い問題を多く抱えている。その意味で、経済や政策の詳細を描写する同時方程式モデル体系を構築し、操作可能な政策変数が様々な政策目標（変数）に与える影響を確認していく作業（マクロ計量モデル分析）の必要性は今日も変わらず存在している。

## 4 ．「短期日本経済マクロ計量モデル」の位置づけと役割

こうした歴史・経緯を経て、今日では、短期の景況や政策効果を分析するモデルとして、DSGE型、VAR型、及び伝統的なマクロ計量モデルという、3つのタイプの計量モデルが（国際機関、各国政府・中央銀行等で）並立・活用されている。しかも政策実務の現場において、これら3つのモデルのうちのどれか一つが支配的な地位を占め、いわゆる“The Model”としての立場を有しているかというと、そうではない。むしろその対極の考え方である“Suite of Models”という概念が各国の政府機関や中央銀行に広まっている。我が国でこの概念をいち早く紹介した一上他(2008)によれば、この概念は「目的に合わせて複数のモデルを使い分けてゆくこと」と解される。複数のモデルを使い分ける必要が生じるその理由は、Box and Draper (1987)による“Essentially, all models are wrong, but some are useful.”と
いう一文に端的に表されている。どのタイプのモデルにも長所と短所があるので、一つのモデルに過度に依存すべきではなく、性質の異なる複数を揃え（それぞれの特性を十分理解した上で）組み合わせて使うことで短所を補い、長所を際立たせることを目指すべきということだろう。

こうした考え方を踏まえ、内閣府経済社会総合研究所では、本資料で紹介している「短期日本経済マクロ計量モデル」の他、DSGE型やVAR型等、複数のモデルを開発・活用している。理論整合性を最重要視するDSGEモデルと実証性（データの当てはまり）に基づいて構築されるVARモデルを両極とすれば、経済理論を考慮しつつデータへのフィットも重視した「短期日本経済マクロ計量モデル」はその中間のハイブリッド型モデルに位置づけられる。

ハイブリッド型のモデルは理論と実証のバランスを考慮した実践的モデルである反面、どちらについても中途半端になってしまう恐れがある。「短期日本経済マクロ計量モデル」では、経済理論との整合性という観点から、（比較的多くに受け入れられ易い）標準的なマクロ経済学の理論に基づいて想定される均衡関係をデータの共和分関係として導き、長期的にはその均衡に回帰する力が働く誤差修正メカニズムを取り入れている。また短期動学については、現実データの追跡力を重視したVAR類似の階差ラグ項を多用した。加えて、伝統的マクロ計量モデルの良さの一つである国民経済計算との整合性を多くの定義式で担保しており、それが具体的な問題意識に応じたモデルの修正・変更を容易にする等の利点を生んでいる。

こうした考えの下に開発された「短期日本経済マクロ計量モデル」は、経済理論の進展と現実の経済構造の経年変化を踏まえ随時改訂されており、またその構造及び乗数が、種々の政策や外的ショックが日本経済に与える影響を定量的に評価する際の参考資料として公開されている。その意図は、モデルの位置づけに関する議論からも明らかな通り、政策効果等に関する「唯一の正解」を示すことにはなく、標準的理論とデータから推計されたパラメータ、及び体系を閉じる定義関係式の下で算出される経済の反応パターン（議論の素材）を具体的に示し、政策効果に関する議論を喚起してコンセンサス形成に資することにある。専門家の間ですら合意のない状況で、特定の乗数（政策評価）に万人が合意するとは考え難いが、「短期日本経済マクロ計量モデル」は、その合意形成を目指す努力の場（開かれた場での議論）に「叩き台」を提供する役割を担っているわけである。
### 5. おわりに

「短期日本経済マクロ計量モデル」は、様々な政策や外的ショックが日本経済に与える影響を分析し、政策評価・策定に資することを目的として、各種のシミュレーション結果をいわゆる乗数の形で公表してきた。適応的期待によるバックワード・ルッキング型のモデルであるという点では、同じケインジアンの場合であってもDSGEタイプのモデルと比較して、学術的なイノベーションが少ないことは否めない。モデルが過去（推計期間）の平均的反応を再現するよう構築されているため、推計期間に事例（経験）のない大きな変化、取分け、政策レジームの変更の効果を適正に評価できないという限界がある点は常に心に留めておく必要があるだろう $ ^{8} $ 。

とは言え、「ルーカス批判」はその理論的意義とは裏腹に、実証的な検出は難しいことが知られており（Ericsson and Irons, 1995）⁹、万人が（少なくとも専門家が）合意できる「定式化に誤りのないDSGE型モデル」の見込みが当面立たない現状を踏まえるなら、レジーム転換には当たらない既存の枠組みの下での政策やランダムに生じる外的ショックの影響の評価における伝統的モデルの有用性はもう少し評価されてよい。加えて、伝統的なマクロ計量モデルには、DSGEモデルやVARモデルに比べ多くの変数が扱い易く、現実の制度をある程度忠実に反映できるという特徴があり、これにより政策を具体的に考慮した評価が可能となっていることも大きなメリット¹⁰と言えるだろう。

グレンジャー（2009）は「モデルは意思決定者にとって役に立つものでなければならない」と述べている。アカデミズムからの厳しい批判（学会での不人気）にもかかわらず、伝統的なマクロ計量モデルが民間の予測や公的セクターでの政策評価等で活用され続けているのは、それが、先端的なDSGEモデルやVARモデルによる修正・補完を要する場合があるにせよ、利用者の認識形成や意思決定に役立つからに他ならない。DSGE型モデル、VARモデル、伝統的なマクロ計量モデルのそれぞれにおいて、現実経済をより的確に描写する試みを今後も継続し、的確な診断のためにそれらを目的に応じて使い分けるだけの柔軟性が求められている。
## 参考文献

Box, G. and N. Draper (1987) Empirical Model-Building and Response Surfaces, London: John Wiley and Sons, New York, NY.

Browning, Martin & Hansen, Lars Peter & Heckman, James J., (1999) “Micro data and general equilibrium models,” Handbook of Macroeconomics, in: J. B. Taylor & M. Woodford (ed.), Handbook of Macroeconomics, edition 1, volume 1, chapter 8, pages 543-633, Elsevier.

Ericsson, Neil R. and John S. Irons (1995) “The Lucas Critique in Practice: Theory without Measurement,” Chapter 8 in Hoover, Kevin D. (Ed.), Macroeconometrics: Developments, Tensions, and Prospects, Kluwer Academic Publishers, Boston.

Hurtado, Samuel (2014) “DSGE models and the Lucas critique,” Economic Modelling, vol. 44, pages S12-S19.

Jordà, Óscar (2005) “Estimation and Inference of Impulse Responses by Local Projections,” American Economic Review, vol. 95(1), American Economic Association, pages 161-182.

Lindé, Jesper (2001) “Testing for the Lucas Critique: A Quantitative Investigation,” American Economic Review, American Economic Association, vol. 91(4), pages 986-1005.

Lucas, Robert Jr. (1976) “Econometric policy evaluation: A critique,” Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, vol. 1(1), Elsevier, pages 19-46.

Lucas, Robert Jr. and Thomas J. Sargent. (1981) “Rational Expectations and Econometric Practice - Introduction,” in Lucas, Robert Jr. & Sargent, Thomas J. eds., Rational Expectations and Econometric Practice, University of Minnesota Press, vol.1, pages xi - xl.

Sims, Christopher A, (1980) “Macroeconomics and Reality,” Econometrica, vol. 48(1), Econometric Society, pages 1-48.

一上響・小島早都子・代田豊一郎・中村康治・原尚子（2008）「中央銀行におけるマクロ経済モデルの利用状況」『日銀レビュー』2008-J-13、日本銀行。

グレンジャー C. W. J.（著）・細谷雄三（訳）（2009）『経済モデルは何の役に立つのか 経済経験モデルの特定化とその評価』 経済・統計分析入門1、牧野書店。

清谷春樹（2014）「局所線形予測によるインパルス応答推定－定式化の誤りに対する頑健性の観点から－」『Economic & Social Research No. 4』2014年春号、内閣府経済社会総合研究所。

堀雅博（1995）「VAR モデルは本当に景気循環の分析に有効なのか？ーモンテ・カルロ・シミュレーションによる批判的検討ー」『ESP』1995年7月号、経済企画協会、75－82頁。
複写１枚目「記入用」

この用紙に記入してください。

記入の際は複写２枚目「回収用」の下に下敷きをはさんでください。

平成 年 月 分

※ kg単位でご記入ください。

都道府県	地域センター等	整理番号

世帯員数	水稻作付のべ面積
人	ha	a

品目区分	水稻うるち米	水稻もち米
もみ	玄米	精米(白米)	もみ	玄米	精米(白米)
(1)月初在庫量※前月末の在庫量を転記します
(2)供給量	購入及び譲受け量	①
収穫量(くず米を含む)	②
(3)もみすり・精米の状況	もみすり又は精米に用いた量	③	A	B	(玄米→精米)	A'	B'	(玄米→精米)
(もみ→精米)	(もみ→精米)
もみ又は玄米からできた量	④	C	D	(もみ→玄米)	C'	D'
(4)消費量	飯用にした量	⑤
飼料にした量	⑥
は種した量	⑦
みそ、しようゆ等の原料とした量	⑧
その他	⑨
(5)販売量	J A 等	⑩	<参考>○もみすり、精米を行った場合の歩留まりの目安
卸売業者	⑪	10kg→8kg(×0.8)	10kg→7kg(×0.7)
小売業者	⑫	10kg→8kg(×0.8)	10kg→7kg(×0.7)
外食事業者	⑬	10kg→8kg(×0.8)	10kg→7kg(×0.7)
一般消費者等	⑭	○苗を購入した場合のもみ換算1箱=150g=0.15kg
その他	⑮
有償で販売した合計(⑩から⑮までの合計)	⑯
(6)無償で譲渡した量
(7)その他(消失、盗難等)
(8)月末在庫量※翌月の月初在庫量へ転記します
注1:「(1)月初在庫量」は、前月の「月末在庫量」を転記してください。また、「(8)月末在庫量」は、翌月の「月初在庫量」へ転記してください。注2:「(8)月末在庫量」は、水稻うるち米(もみ、玄米、精米(白米))、水稻もち米(もみ、玄米、精米(白米))の列ごとに、闘の合計から欄の合計を差し引いた量となります。

※ この調査事項は、5月分調査の提出時に6月末の在庫の見込み量を記入してください。

(9) 6月末見込み在庫量

メ モ欄 （調査票を記入する際のメモとしてご利用ください。例：5／10 育苗センターから苗箱 10箱）
月 日
複写2枚目「回収用」

この用紙の下に下敷きをはさんでください。

平成 年 月 分

## 回收用

※ kg単位でご記入ください。

都道府県	地域センター等	整理番号

世帯員数	水稻作付のべ面積
人	ha	a

品目区分	水稻うるち米	水稻もち米
もみ	玄米	精米(白米)	もみ	玄米	精米(白米)
(1)月初在庫量※前月末の在庫量を転記します
(2)供給量	購入及び譲受け量	①
収穫量(くず米を含む)	②
(3)もみすり・精米の状況	もみすり又は精米に用いた量	③	A	B	(玄米→精米)	A'	B'	(玄米→精米)
もみ又は玄米からできた量	④	(もみ→玄米)	C	D	(もみ→玄米)	C'	D'
(4)消費量	飯用にした量	⑤
飼料にした量	⑥
は種した量	⑦
みそ、しようゆ等の原料とした量	⑧
その他	⑨
(5)販売量	J A 等	⑩	<参考>○もみすり、精米を行った場合の歩留まりの目安
卸売業者	⑪	10kg→8kg(×0.8)	10kg→7kg(×0.7)
小売業者	⑫	10kg→8kg(×0.8)	10kg→9kg(×0.9)
外食事業者	⑬	○苗を購入した場合のもみ換算1箱=150g=0.15kg
一般消費者等	⑭
その他	⑮
有償で販売した合計(⑩から⑮までの合計)	⑯
(6)無償で譲渡した量
(7)その他(消失、盗難等)
(8)月末在庫量※翌月の月初在庫量へ転記します
注1:「(1)月初在庫量」は、前月の「月末在庫量」を転記してください。また、「(8)月末在庫量」は、翌月の「月初在庫量」へ転記してください。注2:「(8)月末在庫量」は、水稻うるち米(もみ、玄米、精米(白米)、水稻もち米(もみ、玄米、精米(白米))の列ごとに、闡の合計から欄の合計を差し引いた量となります。
※この調査事項は、5月分調査の提出時に6月末の在庫の見込み量を記入してください。

(9) 6月末見込み在庫量

メ モ欄 （調査票を記入する際のメモとしてご利用ください。例:5／10 育苗センターから苗箱 10箱）
月 日
☐ Points of the Working Hours Recommendation

Working hours should be changed to 7 hours, 45 minutes per day; 38 hours, 45 minutes per week. (To be enforced on April 1, 2009)

• Working hours should stably be in balance between public and private sector. Working hours in the private sector are shorter by about 15 minutes per day, about 1 hour, 15 minutes per week than in the public sector.

- It is essential to maintain their administrative services and to prevent an increase in administrative costs. It is necessary to make efforts for further improving public service efficiency.

Shortening working hours will contribute to work-life balance.

## (Details)

The present working hours are 8 hours per day, 40 hours per week. At the 2007 NPA Report on Public Employee Personnel Management, the NPA expressed that the NPA would like to recommend a revision of the working times based on recent trend concerning prescribed working hours in the private sector, in 2008.

### 1. Prescribed Working Hours in Private Sector

- Because working hours are one of the fundamental working conditions, just as remuneration, it is essential to be in balance with the private sector. It is necessary for the NPA to understand that working hours are the basis of business management and to grasp the trend of prescribed working hours in the private sector.

- The NPA has surveyed the prescribed working hours in deskwork and management department (Targeting Approx: 50 or more employees on an enterprise-wide basis and 50 or more employees on an establishment-wide basis).

According to this year’s survey, working hours in the private sector were 7 hours, 45 minutes per day; 38 hours, 49 minutes per week. Working hours in the private sector stably changed from 2004 to 2008; the average working hours were 7 hours, 44 minutes per day; 38 hours, 48 minutes per week. Compared with national public civil servant, it is stably shorter by about 15 minutes per day, about 1 hour, 15 minutes per week.

- In many private enterprises, prescribed working hours were established in 15-minute increments because of the convenience for working hours management.

### 2. Maintaining Administrative Services

- It is essential to maintain their administrative services and to prevent an increase in
administrative costs.

For each Office and Ministry, it is possible to cope with this shortening of working hours without influence on the execution of business, based on the present budget and fixed number of personnel, by the rationalization and efficiency improvement of services, and the review of work schedules.

- It is necessary for each employee to make efforts for further improving public service efficiency by reviewing how to enforce each duty.

### 3. Work-Life Balance

• Shortening working hours will widely contribute to work-life balance, for example, being involved in family life and community activities.

### 4. Revision of Working Hours

- It is advisable to revise working hours to 7 hours 45 minutes per day, 38 hours 45 minutes per week.

• Accompanied with the above revision of working hours, it is necessary to revise the working hours of seafarers, re-employed part-time employees, childcare part-time employees, fixed-term part-time employees and fixed-term researchers.

• The shortened working hours shall be implemented from April 1, 2009.
## 世界経済モデルにおける日本経済の短期予測モデル

から，このカク乱による影響はただちに吸収される。したがって，輸出・入金額の変化とは異ってこの変化が次期以降の為替レートに影響を及ぼすことはない。
年	乖 離 率
第1四半期	第2四半期	第3四半期
KLPA	1	14.39	26.48	48.84
2	88.72	100.46	106.43
3	104.93	103.10	101.66
KLPL	1	13.46	16.61	34.73
2	42.29	36.79	25.28
3	9.17	8.06	8.68
KSNN	1	-9.82	-8.73	-10.01
2	-6.99	-5.36	-3.55
3	-0.55	0.42	0.89
KSBA	1	6.93	2.45	3.74
2	-3.40	-6.56	-8.44
3	-10.76	-11.85	-12.59
KSBL	1	-139.41	-95.81	-81.98
2	-1.42	17.90	42.90
3	79.09	91.76	108.28
GFX	1	128.46	175.99	183.40
2	181.13	141.45	102.28
3	40.82	25.05	16.83
FXS	1	-0.51	-0.48	-0.54
2	-0.51	-0.47	-0.45
3	-0.45	-0.46	-0.47
FXF	1	-0.53	-0.49	-0.54
2	-0.50	-0.46	-0.45
3	-0.47	-0.46	-0.49
BPT	1	131.92	24.87	8.01
2	-109.94	-129.43	-134.05
3	-87.64	-63.07	-53.71
BPS	1	10.39	4.38	-6.44
2	-43.20	-56.82	-67.42
3	-66.88	-61.83	-58.28
BPC	1	142.31	29.25	1.57
2	-153.13	-186.25	-201.47
3	-154.72	-124.90	-111.99
BPLC	1	-3.71	-35.75	-16.99
2	-76.35	-68.96	-69.94
3	-9.71	2.88	8.21
BPB	1	138.60	-8.50	-15.42
2	-229.48	-255.21	-271.42
3	-164.43	-122.02	-103.77
BPSC	1	-39.30	4.37	-5.10
2	9.03	8.54	7.21
3	5.36	3.87	1.89
BPA	1	1099.50	-2.13	-20.52
2	-220.45	-248.67	-264.21
3	-159.07	-118.15	-101.88
BPBC	1	-585.35	192.30	50.15
2	185.00	89.98	107.53
3	47.35	58.04	69.01

（備考）1. 乖離幅の単位は100万ドル，ただしFXS FXFは1ドル当たり円

2. 乖離率の単位は%，以下すべて同様
乖 離 率
年 平 均	第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期	年 平 均
41.38	0.07	0.11	0.18	0.26	0.16
100.85	0.28	0.29	0.29	0.29	0.29
102.28	0.28	0.28	0.28	0.27	0.28
28.32	0.06	0.07	0.13	0.16	0.11
29.70	0.13	0.12	0.08	0.06	0.10
8.94	0.04	0.04	0.04	0.05	0.04
-9.45	-0.11	-0.10	-0.12	-0.11	-0.11
-4.45	-0.08	-0.06	-0.04	-0.02	-0.05
0.45	-0.01	0.00	0.01	0.01	0.00
2.83	0.04	0.01	0.02	-0.01	0.02
-7.05	-0.02	-0.04	-0.05	-0.05	-0.04
-12.10	-0.06	-0.07	-0.07	-0.07	-0.07
-90.82	-0.49	-0.32	-0.26	-0.13	-0.29
31.90	-0.00	0.03	0.07	0.08	0.05
101.01	0.08	0.09	0.09	0.10	0.09
169.46	0.40	0.49	0.44	0.42	0.44
123.40	0.36	0.26	0.19	0.13	0.24
23.06	0.08	0.06	0.04	0.02	0.05
-0.52	-0.24	-0.25	-0.32	-0.35	-0.29
-0.47	-0.37	-0.35	-0.35	-0.34	-0.35
-0.46	-0.34	-0.33	-0.33	-0.33	-0.33
-0.52	-0.25	-0.26	-0.32	-0.35	-0.29
-0.47	-0.36	-0.34	-0.34	-0.33	-0.34
-0.49	-0.33	-0.33	-0.33	-0.32	-0.33
25.00	0.46	0.09	0.03	-0.23	0.09
-123.31	-0.45	-1.86	2.09	0.49	43.31
-65.17	0.40	0.43	0.63	1.74	0.54
-4.09	-0.15	-0.06	0.07	0.23	0.05
-59.58	0.33	0.32	0.30	0.25	0.29
-60.85	0.22	0.21	0.20	0.19	0.21
20.91	0.66	0.15	0.01	-0.58	0.11
-184.89	-1.44	1.53	0.67	0.36	0.84
-126.02	0.29	0.27	0.28	0.33	0.29
27.34	-0.54	1.08	0.64	0.53	0.72
65.99	0.70	0.39	0.37	0.20	0.37
3.76	0.08	-0.03	-0.11	-2.57	-0.05
-6.43	0.63	-0.04	-0.09	-2.60	-0.04
-250.88	66.10	0.86	0.55	0.31	0.63
-122.26	0.25	0.21	0.22	0.29	0.24
-9.25	2.25	-0.33	0.45	-4.55	0.87
7.36	-2.52	-2.94	1.60	0.54	2.67
2.94	0.25	0.19	0.14	0.08	0.19
234.32	5.42	-0.01	-0.12	-3.84	1.71
-243.53	-9.78	0.85	0.58	0.29	0.62
-119.33	0.23	0.21	0.22	0.29	0.24
-44.28	6.61	5.09	1.17	1.56	-1.80
122.29	1.12	0.20	0.23	0.14	0.26
60.11	0.09	0.13	0.18	0.25	0.15
年	乖 離 率
第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期
KLPA	1	59.03	32.04	53.04	82.40
2	100.36	112.97	117.75	116.84
3	112.37	108.67	106.12	102.90
KLPL	1	53.97	62.84	75.42	87.62
2	78.45	54.71	29.65	12.67
3	6.39	5.30	6.83	8.73
KSNN	1	-1.74	-8.68	-10.56	-11.25
2	-8.21	-5.63	-3.36	-1.32
3	0.37	1.46	1.90	1.95
KSBA	1	118.63	5.15	3.52	-0.46
2	-5.01	-7.59	-10.02	-11.17
3	-12.07	-12.88	-13.52	-13.96
KSBL	1	-53.08	-107.16	-75.67	-50.42
2	-4.25	39.41	67.60	98.46
3	110.38	122.42	137.48	153.48
GFX	1	98.90	212.51	235.58	224.07
2	204.46	157.61	100.50	60.71
3	30.49	14.14	5.62	-1.33
FXS	1	-0.39	-0.61	-0.61	-0.62
2	-0.57	-0.52	-0.49	-0.48
3	-0.48	-0.48	-0.48	-0.48
FXF	1	-0.53	-0.62	-0.61	-0.61
2	-0.56	-0.51	-0.48	-0.49
3	-0.50	-0.50	-0.51	-0.51
BPT	1	1101.76	92.41	5.62	-65.86
2	-136.17	-169.87	-169.23	-150.48
3	-97.47	-64.68	-53.08	-55.25
BPS	1	8.01	8.80	-4.59	-25.68
2	-48.84	-67.37	-77.42	-80.82
3	-74.17	-66.99	-61.86	-59.09
BPC	1	1109.77	101.21	1.03	-91.54
2	-185.01	-237.23	-240.65	-231.29
3	-171.64	-131.67	-114.94	-114.34
BPLC	1	-20.24	143.43	-33.66	-68.64
2	-108.51	-145.41	-119.4	-64.21
3	-7.24	10.39	16.33	20.46
BPB	1	1089.53	244.63	-32.63	-160.18
2	-293.52	-382.64	-360.06	-295.51
3	-178.88	-121.29	-98.61	-93.88
BPSC	1	-6.96	-27.74	-7.54	-2.76
2	12.16	10.32	9.10	8.14
3	6.76	4.36	1.75	0.21
BPA	1	1082.57	216.89	-40.17	-162.94
2	-281.36	-372.32	-350.96	-287.36
3	-172.12	-116.93	-96.87	-93.68
BPBC	1	-686.83	237.56	132.52	116.90
2	202.91	284.94	122.51	128.04
3	51.25	51.41	62.78	65.78
乖 離 率
年 平 均	第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期	年 平 均
56.63	0.27	0.13	0.20	0.28	0.22
111.98	0.31	0.33	0.32	0.31	0.32
107.52	0.30	0.29	0.29	0.28	0.29
69.96	0.25	0.26	0.27	0.29	0.27
43.87	0.25	0.18	0.10	0.05	0.15
6.81	0.03	0.02	0.03	0.04	0.03
-8.06	-0.02	-0.10	-0.13	-0.13	-0.09
-4.63	-0.10	-0.07	-0.04	-0.02	-0.06
1.42	0.00	0.02	0.02	0.02	0.01
31.71	0.72	0.03	0.02	-0.00	0.19
-8.45	-0.03	-0.04	-0.06	-0.06	-0.05
-13.11	-0.07	-0.07	-0.07	-0.07	-0.07
-71.58	-0.19	-0.36	-0.24	-0.14	-0.23
50.31	-0.01	0.08	0.11	0.12	0.08
130.94	0.12	0.12	0.12	0.12	0.12
192.77	0.31	0.59	0.57	0.50	0.50
130.82	0.41	0.29	0.18	0.12	0.25
12.23	0.06	0.03	0.01	-0.00	0.03
-0.56	-0.19	-0.32	-0.36	-0.40	-0.31
-0.51	-0.41	-0.40	-0.38	-0.37	-0.39
-0.48	-0.36	-0.35	-0.34	-0.33	-0.34
-0.59	-0.26	-0.33	-0.37	-0.40	-0.33
-0.51	-0.40	-0.38	-0.36	-0.35	-0.37
-0.50	-0.35	-0.34	-0.34	-0.33	-0.34
283.48	3.81	0.33	0.02	-0.24	0.99
-154.94	-0.56	-2.43	2.55	0.58	53.55
-67.62	0.44	0.45	0.62	1.71	0.56
-3.37	-0.12	-0.11	0.05	0.24	0.04
-68.61	0.37	0.38	0.35	0.29	0.34
-65.53	0.25	0.22	0.21	0.20	0.22
280.12	5.17	0.52	0.01	-0.60	1.49
-223.55	-1.75	1.95	0.80	0.41	1.02
-133.15	0.32	0.29	0.29	0.34	0.31
5.22	-2.95	-4.31	1.26	0.69	-0.14
-109.38	0.99	0.83	0.64	0.27	0.62
9.98	0.06	-0.10	-0.23	-3.86	-0.13
285.34	4.92	1.50	-0.20	-2.93	1.89
-332.93	84.54	1.29	0.73	0.37	0.84
-123.17	0.27	0.21	0.21	0.27	0.24
-11.25	0.40	2.12	0.67	4.14	1.06
9.93	-3.39	-4.63	2.02	0.66	3.60
3.27	0.32	0.22	0.13	0.03	0.21
274.09	5.34	1.51	-0.24	-4.49	2.00
-323.00	-12.48	1.27	0.77	0.34	0.83
-119.90	0.25	0.21	0.21	0.28	0.24
-49.96	7.76	6.29	3.09	1.10	-2.03
159.60	1.23	0.40	0.26	0.17	0.35
57.81	0.10	0.12	0.16	0.23	0.14
年	乖 離 率
第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期
KLPA	1	-19.78	-45.41	-69.80	-110.47
2	-140.62	-153.96	-156.20	-150.25
3	-140.95	-135.19	-130.21	-125.56
KLPL	1	-97.58	-116.93	-124.41	-140.63
2	-129.50	-79.93	-37.17	-10.29
3	-1.56	-3.01	-5.85	-9.86
KSNN	1	-5.53	12.16	13.33	15.46
2	10.64	6.18	2.76	-0.29
3	-2.92	-3.23	-4.22	-4.15
KSBA	1	11.03	-7.20	-1.36	0.60
2	10.00	11.80	15.35	16.27
3	17.01	16.96	18.84	18.44
KSBL	1	450.30	181.60	94.73	63.63
2	-7.75	-97.78	-135.44	-182.78
3	-201.07	-155.42	-197.97	-229.13
GFX	1	82.40	-202.91	-275.68	-251.00
2	-225.64	-167.80	-81.10	-31.36
3	2.62	74.33	53.74	47.63
FXS	1	0.34	0.98	0.86	0.88
2	0.78	0.70	0.62	0.60
3	0.58	0.60	0.59	0.59
FXF	1	0.60	1.00	0.86	0.86
2	0.75	0.69	0.61	0.61
3	0.61	0.64	0.62	0.62
BPT	1	-1067.13	-217.29	4.18	90.81
2	210.09	267.47	237.98	210.13
3	127.40	49.70	54.95	61.34
BPS	1	-6.89	-17.94	3.26	33.80
2	68.68	97.39	107.33	110.20
3	97.49	84.40	75.68	71.73
BPC	1	-1094.02	-235.23	7.44	124.61
2	278.76	364.86	345.31	320.33
3	224.89	134.10	130.62	133.07
BPLC	1	-311.19	25.12	67.65	97.79
2	165.14	251.61	179.99	83.77
3	-2.29	-28.86	-31.27	-34.63
BPB	1	-1405.21	-210.12	75.09	222.40
2	443.90	616.47	525.30	404.09
3	222.60	105.24	99.35	98.44
BPSC	1	-22.12	70.75	4.67	8.56
2	-19.32	-17.84	-13.65	-12.22
3	-10.51	-1.24	-3.97	0.29
BPA	1	-1427.33	-139.37	79.76	230.96
2	424.58	598.63	511.65	391.87
3	212.09	103.99	95.39	98.74
BPBC	1	1757.06	-1001.86	-370.84	-132.22
2	-323.15	-367.27	-164.90	-192.99
3	-76.15	182.85	-177.75	-123.04
乖 離 率
年 平 均	第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期	年 平 均
-61.37	-0.06	-0.18	-0.16	-0.21	-0.16
-150.26	-0.22	-0.21	-0.18	-0.15	-0.19
-132.98	-0.12	-0.10	-0.08	-0.07	-0.09
-119.89	-0.09	-0.19	-0.26	-0.38	-0.24
-64.22	-0.44	-0.45	-0.43	-0.40	-0.43
-5.07	-0.38	-0.37	-0.35	-0.35	-0.36
8.86	-0.06	0.14	0.16	0.18	0.10
4.82	0.13	0.07	0.03	-0.00	0.06
-3.63	-0.03	-0.03	-0.04	-0.04	-0.04
0.77	0.07	-0.04	-0.01	0.00	0.00
13.35	0.06	0.06	0.08	0.09	0.07
17.81	0.10	0.09	0.10	0.10	0.10
197.56	1.58	0.60	0.30	0.18	0.63
-105.94	-0.02	-0.19	-0.21	-0.22	-0.18
-195.90	-0.21	-0.15	-0.17	-0.19	-0.18
-161.80	0.26	-0.56	-0.67	-0.56	-0.42
-126.48	-0.45	-0.31	-0.15	-0.06	-0.24
44.58	0.01	0.16	0.12	0.11	0.10
0.76	0.16	0.52	0.51	0.56	0.42
0.68	0.55	0.53	0.49	0.46	0.51
0.59	0.44	0.44	0.42	0.41	0.43
0.83	0.29	0.54	0.52	0.56	0.46
0.67	0.54	0.51	0.46	0.44	0.49
0.62	0.42	0.44	0.42	0.40	0.42
-302.36	-3.76	-0.77	0.01	0.32	-1.06
231.42	0.86	3.83	-3.71	-0.80	-79.98
73.35	-0.57	-0.34	-0.64	-1.90	-0.61
3.06	0.10	0.23	-0.04	-0.31	-0.04
95.90	-0.53	-0.55	-0.48	-0.40	-0.47
82.32	-0.33	-0.28	-0.25	-0.25	-0.28
-299.30	-5.10	-1.20	0.04	0.81	-1.59
327.31	2.63	-3.00	-1.14	-0.57	-1.49
155.67	-0.42	-0.29	-0.33	-0.39	-0.36
-30.16	-45.39	-0.76	-2.53	-0.99	0.79
170.13	-1.51	-1.44	-0.96	-0.35	-0.96
-24.26	0.02	0.27	0.43	6.54	0.31
-329.46	-6.35	-1.29	0.46	4.07	-2.19
497.44	-127.85	-2.08	-1.07	-0.51	-1.25
131.41	-0.34	-0.18	-0.21	-0.29	-0.26
15.46	1.27	-5.39	-0.41	-12.82	-1.45
-15.76	5.38	8.01	-3.03	-0.99	-5.72
-3.86	-0.49	-0.06	-0.29	0.04	-0.25
-314.00	-7.03	-0.97	0.48	6.37	-2.30
481.68	18.84	-2.04	-1.12	-0.47	-1.23
127.55	-0.31	-0.19	-0.21	-0.29	-0.25
63.03	-19.86	-26.53	-8.65	-1.25	2.56
-262.08	-1.95	-0.80	-0.35	-0.26	-0.57
-48.52	-0.15	0.42	-0.46	-0.44	-0.12
年	乖 離 率
第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期
KLPA	1	235.60	-11.88	-22.38	-26.68
2	-14.00	-16.24	-13.46	-11.85
3	-9.35	-8.47	-6.98	-5.03
KLPL	1	-13.48	-2.48	-17.43	-15.37
2	3.29	-1.54	3.53	3.00
3	2.05	0.97	1.04	1.45
KSNN	1	9.86	0.22	2.39	0.10
2	-1.08	-0.78	-1.32	-1.47
3	-1.32	-1.20	-1.15	-1.20
KSBA	1	-6.91	4.19	-1.21	5.23
2	1.42	3.41	2.64	2.23
3	1.77	1.75	1.54	1.53
KSBL	1	140.42	-37.06	-3.81	-32.61
2	-42.12	-18.01	-31.86	-34.31
3	-34.80	-36.52	-40.59	-43.22
GFX	1	-127.48	-39.34	1.47	-11.94
2	1.51	25.84	20.80	18.48
3	17.24	16.97	15.31	15.17
FXS	1	0.51	0.05	0.15	0.10
2	0.08	0.05	0.05	0.04
3	0.04	0.03	0.03	0.02
FXF	1	0.53	0.04	0.14	0.09
2	0.08	0.05	0.05	0.04
3	0.04	0.03	0.03	0.02
BPT	1	-131.82	106.11	9.19	56.60
2	41.47	7.13	13.26	0.24
3	1.73	7.07	8.64	11.23
BPS	1	-10.41	5.39	8.55	14.53
2	15.88	10.88	11.85	7.81
3	6.65	5.99	5.60	5.08
BPC	1	-142.22	111.50	17.74	71.13
2	57.35	18.00	25.11	8.05
3	8.38	13.06	14.25	16.31
BPLC	1	-996.33	1033.92	-17.78	25.42
2	23.93	-10.35	9.15	-8.57
3	-13.78	-7.85	-5.65	-6.21
BPB	1	-1138.56	1145.42	-0.04	96.56
2	81.28	7.65	34.26	-0.52
3	-5.40	5.21	8.60	10.10
BPSC	1	39.44	-38.56	8.68	-9.16
2	-4.71	1.17	-2.13	-0.64
3	0.60	0.49	0.19	-0.17
BPA	1	-1099.12	1106.86	8.64	87.40
2	76.57	8.82	32.14	-1.16
3	-4.79	5.69	8.79	9.94
BPBC	1	589.34	-754.34	154.60	-140.97
2	-22.79	88.51	-52.35	-8.13
3	-0.14	-6.79	-15.44	-10.49
乖離率
年平均	第1四半期	第2四半期	第3四半期	第4四半期	年平均
43.67	1.07	-0.05	-0.08	-0.09	0.17
-13.89	-0.04	-0.05	-0.04	-0.03	-0.04
-7.46	-0.03	-0.02	-0.02	-0.01	-0.02
-12.19	-0.06	-0.01	-0.06	-0.05	-0.05
2.07	0.01	-0.00	0.01	0.01	0.01
1.38	0.01	0.00	0.00	0.01	0.01
3.14	0.11	0.00	0.03	0.00	0.04
-1.16	-0.01	-0.01	-0.02	-0.02	-0.01
-1.22	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01	-0.01
0.33	-0.04	0.02	-0.01	0.03	0.00
2.42	0.01	0.02	0.01	0.01	0.01
1.65	0.01	0.01	0.01	0.01	0.01
16.74	0.49	-0.12	-0.01	-0.09	0.05
-31.57	-0.10	-0.03	-0.05	-0.04	-0.05
-38.78	-0.04	-0.03	-0.04	-0.04	-0.04
-44.32	-0.40	-0.11	0.00	-0.03	-0.11
16.66	0.00	0.05	0.04	0.04	0.03
16.17	0.04	0.04	0.04	0.04	0.04
0.20	0.24	0.03	0.09	0.07	0.11
0.06	0.06	0.04	0.04	0.03	0.04
0.03	0.03	0.02	0.02	0.01	0.02
0.20	0.26	0.02	0.09	0.06	0.11
0.05	0.05	0.04	0.04	0.03	0.04
0.03	0.03	0.02	0.02	0.01	0.02
10.02	-0.46	0.37	0.03	0.20	0.03
15.52	0.17	0.10	-0.21	-0.00	-5.36
7.17	-0.01	-0.05	-0.10	-0.35	-0.06
4.52	0.15	-0.07	-0.09	-0.14	-0.05
11.60	-0.12	-0.06	-0.05	-0.03	-0.06
5.83	-0.02	-0.02	-0.02	-0.02	-0.02
14.54	-0.66	0.57	0.09	0.46	0.08
27.13	0.54	-1.15	-0.08	-0.01	-0.12
13.00	-0.02	-0.03	-0.04	-0.03	-0.03
11.31	-145.33	-31.09	0.67	-0.26	-0.30
3.54	-0.22	0.06	-0.05	0.04	-0.02
-8.37	0.11	0.07	0.08	1.17	0.11
25.85	-5.14	7.04	-0.00	1.77	0.17
30.67	-23.41	-0.03	-0.07	0.00	-0.08
4.63	0.01	-0.01	-0.02	-0.03	-0.01
0.10	-2.26	2.94	-0.77	13.72	-0.01
-1.58	1.31	-0.52	-0.47	-0.05	-0.57
0.28	0.03	0.02	0.01	-0.02	0.02
25.95	-5.42	7.73	0.05	2.41	0.19
29.09	3.40	-0.03	-0.07	0.00	-0.07
4.91	0.01	-0.01	-0.02	-0.03	-0.01
-37.84	-6.66	-19.97	3.60	-1.33	-1.54
1.31	-0.14	0.19	-0.11	-0.01	0.00
-8.21	-0.00	-0.02	-0.04	-0.04	-0.02
年	乖 離 率
第1四半期	第2四半期	第3四半期
KLPA	1	14.39	11.88	22.40
2	14.06	16.28	13.50
3	9.33	8.43	6.92
KLPL	1	263.46	2.47	17.42
2	-3.26	1.54	-3.54
3	-2.07	-1.00	-1.03
KSNN	1	-9.82	-0.23	-2.40
2	1.07	0.80	1.32
3	1.33	1.22	1.17
KSBA	1	6.93	-4.17	1.20
2	-1.44	-3.41	-2.63
3	-1.77	-1.77	-1.53
KSBL	1	-139.41	36.97	3.73
2	42.14	18.51	32.06
3	34.84	37.06	41.08
GFX	1	128.46	39.18	-1.62
2	-1.55	-25.49	-20.78
3	-17.20	-16.34	-14.70
FXS	1	-0.51	-0.05	-0.15
2	-0.08	-0.05	-0.05
3	-0.04	-0.03	-0.03
FXF	1	-0.53	-0.04	-0.14
2	-0.08	-0.05	-0.05
3	-0.04	-0.03	-0.03
BPT	1	131.92	-106.08	-9.20
2	-41.64	-7.45	-13.15
3	-1.40	-7.06	-8.61
BPS	1	10.39	-5.42	-8.57
2	-15.90	-10.90	-11.86
3	-6.59	-5.91	-5.53
BPC	1	142.31	-111.50	-17.77
2	-57.54	-18.35	-25.01
3	-8.00	-12.97	-14.14
BPLC	1	996.29	-1033.89	17.72
2	-23.79	10.30	-9.24
3	13.99	7.88	5.94
BPB	1	1138.60	-1145.40	-0.06
2	-81.33	-8.04	-34.26
3	6.00	-5.09	-8.20
BPSC	1	-39.30	38.37	-8.66
2	4.74	-1.08	2.07
3	-0.61	-0.42	-0.22
BPA	1	1099.30	-1107.03	-8.71
2	-76.59	-9.13	-32.18
3	5.39	-5.51	-8.42
BPBC	1	-585.35	749.92	-154.47
2	24.10	-86.63	51.08
3	-1.04	8.93	15.10