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Economate-macro活用例

ここでは、エコノメイトマクロの実際の活用例をいくつかご紹介します。

活用例その1:長期予測

2020年の日本の経済成長率の予測を行いたい。

マクロモデルを使って予測を行うには、モデルの外生変数(例:実質政府支出、金利、世界貿易、等)をどう決めるかが重要なポイントであり、ユーザーの智恵の絞りどころです。エコノメイト年次マクロ経済モデルでは、標準的な予測結果(GDP、設備投資、国内企業物価、等)を得るよう設定しています。概要のページにもあるように、ユーザーがこの設定を自由に変更することが可能なので、ユーザー独自の予測結果を得ることが出来ます。

政策分析、乗数効果を検討したい。

マクロモデルでは、ある政策分析を行った場合と行わなかった場合の各変数の比較が可能です。エコノメイト年次マクロ経済モデルでは、基準予測ケースの他に公共投資アップケース、原油価格アップケースを収録してあります。例えば、基準予測ケースと原油価格アップケースをケース間比較を行い、国内企業物価、経常収支の変化を見ることが可能です。もちろん、ユーザーが新たにケースを追加すれば、同様のケース間比較を行うことが可能です。

産業予測を行いたい。

エコノメイトの大きな特色の1つは、概要のページにもあるように、ユーザーがモデル体系の内容を自由に変更、追加が可能な点です。この自由度を最大限に利用してユーザーが関心のある分野のブロックを追加して詳細な分析を行うことが可能です。例えば、マクロ予測に整合的な産業(業界)予測を行ってみます。エコノメイト年次モデルでは、産業ブロックを追加したモデルも収録してあります。これにより、乗用車の販売台数、鉄鋼の生産高、一次エネルギー供給量の予測結果を得られます。

活用例その2:短期予測

景気予測を行いたい。

短期予測モデルでは、最新の四半期データを利用した景気予測が主要な用途としてあげられます。エコノメイト四半期マクロモデルでは、標準的な予測を収録しています。ユーザーはモデル作業に慣れたら、自身の景気観を反映させ様々な変更を行うことで、新しい発見を得ることが可能です。

最新の四半期データを反映した予測を行いたい。

エコノメイト四半期マクロモデルでは、商品構成で示したように、モデル体系は年1回の更新、その他に3回最新の四半期データに基づきモデルの足元修正を行っています。それは、以下の理由からです。新しいデータが利用可能になると、経済には様々なショックが加えられます。関数関係で示されたモデルでは、局面毎に変化するため、これに対応するよう絶えざる改訂が必要になるためです。もちろん、ユーザー自身でデータ更新、各設定の変更を行うことが可能です。大胆な設定をすることで、モデルを動かしてみるのも興味深い結果を得ることが可能です。

活用例その3:県予測

**県経済の予測を行いたい。

日本経済マクロモデルと同様、県経済マクロモデルを使って予測を行うことが可能です。具体的には、県GDP、民間設備投資支出、賃金、製造業生産高、自動車保有台数などです。日本経済マクロモデルの結果を県経済マクロモデルの外生値で設定することで、2つのマクロモデルを連動させています。ユーザーは独自に入手したデータを利用してモデルを修正・追加することでより詳細な分析を行うことが可能です。

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