2016年8月12日金曜日

2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 食料(酒類を除く)及びエネルギーを除く総合

2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 食料(酒類を除く)及びエネルギーを除く総合

統計データ概要

  1. 2015年基準と2010年基準を比較すると2015年基準の方が指数値は低くなる。
  2. 2016年6月分では、2015年基準が100.5、2010年基準が101.6でその差マイナス1.1ポイント。

データテーブル・チャート

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2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 生鮮食品を除く総合

2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 生鮮食品を除く総合

統計データ概要

  1. 2015年基準と2010年基準を比較すると2015年基準の方が指数値は低くなる。
  2. 2016年6月分では、2015年基準が99.8、2010年基準が103でその差マイナス3.2ポイント。

データテーブル・チャート

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2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 総合

2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 総合

統計データ概要

  1. 2015年基準と2010年基準を比較すると2015年基準の方が指数値は低くなる。
  2. 2016年6月分では、2015年基準が99.9、2010年基準が103.3でその差マイナス3.4ポイント。

データテーブル・チャート

Link - 2015年基準と2010年基準での消費者物価指数の比較 - 総合

投資部門別株式売買状況 二市場一・二部等 2016年8月第1週分

投資部門別株式売買状況 二市場一・二部等 2016年8月第1週分

統計データ概要

  1. 総計は157億円の売り越し。
  2. 個人は2238億円の買い越し。
  3. 海外投資家は4587億円の売り越し。
  4. 信託銀行は1726億円の買い越し。

データテーブル・チャート

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日本の名目GDPとGDPギャップ 2016年1-3月期

日本の名目GDPとGDPギャップ 2016年1-3月期

統計データ概要

  1. 2016年1-3月期のGDPギャップはマイナス1.1パーセント。
  2. 1994年1-3月期以降、GDPギャップがゼロパーセント以上であったのは89期中、14期。
  3. 2006年10-12月期から2008年4-6月期のGDPギャップは7期連続でプラス値(ピークは2008年1-3月期のプラス1.9パーセント)。
  4. 直近迄、GDPギャップは8期連続でマイナス値。

データテーブル・チャート

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貸出先別貸出金 総貸出 残高 銀行勘定、信託勘定、海外店勘定の合計(単位:億円) 国内銀行 2016年6月末および4~6月中

貸出先別貸出金 総貸出 残高 銀行勘定、信託勘定、海外店勘定の合計(単位:億円) 国内銀行 2016年6月末および4~6月中

統計データ概要

  1. 2016年6月末の国内銀行総貸出残高は464兆6327億円、うち設備資金は220兆4720億円。
  2. 業種別では不動産業がトップで68兆3206億円、次いで製造業の55兆3330億円。
  3. 2016年6月末の国内銀行総貸出残高前期比はマイナス0.8パーセント、うち設備資金はプラス0.68パーセント。
  4. 業種別では鉄鋼の設備資金がトップでプラス54.67パーセント(※鉄鋼、設備資金の6月末貸出は3494億円)、次いで物品賃貸業のプラス4.83パーセント。
  5. 建設業の6月末貸出残高前期比はマイナス8.36パーセント。

データテーブル・チャート

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一組の夫婦の間に男子の誕生する確率そして一組の夫婦が授かる子供の人数に基づくシミュレーション

一組の夫婦の間に男子の誕生する確率そして一組の夫婦が授かる子供の人数に基づくシミュレーション

シミュレーション結果概要

シミュレーション前提

  1. 一夫一婦とし、授かる子供の人数と男子を授かる確率は世代や夫婦に依らず一組のシミュレーションにおいては一定とする。
  2. 最初の一組の夫婦を第0世代と名付ける。
  3. 第0世代に連なる男子の系統の男子が設定した世代まで継続するか否かをシミュレーション。

表の見方

  1. 例えば授かる子供の人数が4人の場合、第1世代の合計人数は第0世代が授かった子供の人数=4人となる。
  2. 次に男子を授かる確率に基づき男女の人数をシミュレーション。例えば男子の人数=2人、女子の人数=2人。
  3. 第2世代の合計人数は第1世代の“男子の人数”に、授かる子供の人数を乗じた人数となる。第1世代の男子の人数が2人の場合、合計人数は2×4=8人。
  4. 再び男子を授かる確率に基づき男女の人数をシミュレーション。例えば男子の人数=3人、女子の人数=5人。
  5. 以降の世代も同様とし、表中最下行の世代の男子の人数が0でない場合、設定した世代まで第0世代に連なる男子の系統の男子が継続したと判定。

シミュレーション結果

  1. 1組の夫婦が生涯で授かる子供の人数を 4 人、男子が誕生する確率を 50 %とし、以降同一条件のもと 10世代連続で少なくとも1人は第0世代に連なる男子の系統の男子が存在している確率は 100 回のシミュレーションの結果、 91/100=91%
  2. 1組の夫婦が生涯で授かる子供の人数を 3 人、男子が誕生する確率を 50 %とし、以降同一条件のもと 10世代連続で少なくとも1人は第0世代に連なる男子の系統の男子が存在している確率は 100 回のシミュレーションの結果、 66/100=66%
  3. 1組の夫婦が生涯で授かる子供の人数を 2 人、男子が誕生する確率を 50 %とし、以降同一条件のもと 10世代連続で少なくとも1人は第0世代に連なる男子の系統の男子が存在している確率は 100 回のシミュレーションの結果、 25/100=25%
  4. 1組の夫婦が生涯で授かる子供の人数を 1 人、男子が誕生する確率を 50 %とし、以降同一条件のもと 10世代連続で少なくとも1人は第0世代に連なる男子の系統の男子が存在している確率は 100 回のシミュレーションの結果、 1/100=1%
  5. a/b=Z%.aは 10 世代連続で少なくとも1人は第0世代に連なる男子の系統の男子が存在した回数、bはシミュレーション総回数.

シミュレーション結果

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2016年8月11日木曜日

政府債務のうち内国債の額(兆円)と内国債のうち日本銀行が保有する構成比 2016年6月分

政府債務のうち内国債の額(兆円)と内国債のうち日本銀行が保有する構成比 2016年6月分

統計データ概要

  1. 日本の政府債務中、2016年6月時点の内国債分は882兆7440億円。
  2. うち日本銀行保有分構成比は35.75パーセント(315兆5540億円)。
  3. 第二次安倍政権発足時、2013年1月の同構成比は8.76パーセント。
  4. 第二次安倍政権発足時の内国債額は775兆円、うち日本銀行保有分は68兆円。
  5. 第二次安倍政権発足時と直近2016年6月分を比較すると内国債は13.9パーセントの増加に対して、日本銀行保有分内国債は364.9パーセントの増加((2016年6月分/2013年1月分-1)*100)。
  6. 日本銀行保有分内国債構成比の最低値は1989年10月、海部政権時の0.82パーセント。なお1989年1月は平成が始まった年月。

データテーブル・チャート

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石油消費量(1000バレル/日) OECDメンバー 2016年7月公表分

石油消費量(1000バレル/日) OECDメンバー 2016年7月公表分

統計データ概要

  1. 2016年4月の米国の石油消費量は1日当り1926万バレルでOECDメンバー中トップ。
  2. 次いで日本の1日当り397万バレル(米国の20パーセント)、ドイツの247万バレル(米国の13パーセント)。
  3. 前月比(%)トップは英国のプラス4.01パーセント、日本はマイナス8.73パーセントで減少率トップ(3月も前月比マイナス)。
  4. 長期(20年スパン)時系列推移として、カナダ、韓国は消費量増加傾向、フランス、ドイツ、イタリア、英国、日本は減少傾向。米国はリーマン・ショック時に消費量が落ち込んだ後、増加減少を繰り返しながら増加傾向にあり。

データテーブル・チャート

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週間石油在庫統計 2016年08月05日分

週間石油在庫統計 2016年08月05日分

統計データ概要

  1. 戦略石油備蓄を除いた原油在庫量の前週差はプラス105.5万バレル。
  2. 戦略石油備蓄を除いたクッシング原油在庫量の前週差はプラス116.3万バレル。
  3. ガソリン在庫量の前週差はマイナス280.7万バレル。
  4. 以下のテーブルは前週差
Date Weekly U.S. Ending Stocks excluding SPR of Crude Oil (Thousand Barrels)
2016-05-20 -4226
2016-05-27 -1366
2016-06-03 -3226
2016-06-10 -933
2016-06-17 -917
2016-06-24 -4053
2016-07-01 -2223
2016-07-08 -2546
2016-07-15 -2342
2016-07-22 1671
2016-07-29 1413
2016-08-05 1055

Date Weekly Cushing, OK Ending Stocks excluding SPR of Crude Oil (Thousand Barrels)
2016-05-20 -649
2016-05-27 -704
2016-06-03 -1363
2016-06-10 904
2016-06-17 -1280
2016-06-24 -951
2016-07-01 -82
2016-07-08 -232
2016-07-15 189
2016-07-22 1110
2016-07-29 -1123
2016-08-05 1163

Date Weekly U.S. Ending Stocks of Total Gasoline (Thousand Barrels)
2016-05-20 2043
2016-05-27 -1492
2016-06-03 1010
2016-06-10 -2625
2016-06-17 627
2016-06-24 1367
2016-07-01 -122
2016-07-08 1213
2016-07-15 911
2016-07-22 452
2016-07-29 -3262
2016-08-05 -2807

データテーブル・チャート

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学術論文の紹介 #ハイチ地震 #心的外傷後ストレス障害 #全般性不安障害 #大うつ病性障害

THESIS TITLE

『Mental Health Impact of Hosting Disaster Refugees: Analyses from a Random Sample Survey Among Haitians Living in Miami.』

BRIEF

  1. 本論文は「マイアミに居住するハイチ人における無作為抽出調査分析による、災害避難者を迎えることのメンタルヘルスへの影響」に関する論文です。
  2. 著者らは「災害避難者を迎え入れている家族のメンタルヘルスに関する研究は少ない」と背景を説明されて、
  3. 「2010年ハイチ地震の災害避難者を迎え入れた家庭の被験者と迎え入れていない対照群とを比較」されています。
  4. 「フロリダのマイアミ・デイド郡にて2011年10月から2012年12月にかけて無作為抽出調査を実施」、「ハイチ人の被験者について被験者の2010年の地震への曝露、家族や友人への影響そして地震避難者を迎え入れたか否かに関して評価」、「標準得点と閾値により3つの頻度の高い一般的な精神障害-心的外傷後ストレス障害、全般性不安障害そして大うつ病性障害-の症状を調査」されたその結果、
  5. 「被験者の地震曝露と家族と友人への影響で調整後の分析の結果、避難者を迎え入れた被験者(n=51)は迎え入れていない被験者(n=365)よりも大うつ病性障害そして少なくとも1つの一般的な精神障害について閾値を超える得点の割合が有意に高かった」、「自然災害による避難者を迎え入れることは、災害それ自体への曝露によるリスクとは独立して、大うつ病性障害そして場合によってはその他の一般的な精神障害のリスクを上昇させる可能性がある」等を報告されて、
  6. 「避難者を迎え入れている家族には特別の留意が必要である」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Messiah A, Lacoste J, Gokalsing E, Shultz JM, Rodríguez de la Vega P, Castro G1, Acuna JM.

THESIS URL

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27490654

2016年8月10日水曜日

学術論文の紹介 #福島第一原子力発電所 #心的外傷後ストレス障害 #PTSD

THESIS TITLE

『Diagnostic accuracy of Japanese posttraumatic stress measures after a complex disaster: The Fukushima Health Management Survey.』

BRIEF

  1. 本論文は「福島県民健康管理調査を通じた、複合災害後の日本人の心的外傷後ストレス測定の診断精度」に関する論文です。
  2. 著者らは「心的外傷後ストレス障害の患者をスクリーニングするためにPTSDチェックリストは広く利用されているが、日本人向けのPTSDチェックリストは未だ確立されていない」と背景を説明されて、
  3. 「福島第一原子力発電所事故の避難者に対して、日本人向けPTSDチェックリスト(PCL-S)とその簡易版の診断精度」を調査されています。
  4. 「臨床被験者は避難者から51人」、「PCL-S、改訂出来事インパクト尺度(IES-R)そして世界保健機関統合国際診断面接を実施」、「感受性、特異性そして診断効率等の、心的外傷後ストレス障害診断におけるPCL-S、IES-Rそして簡易版PCL-Sのスクリーニング特性を分析」、「受信者動作特性曲線(ROC曲線)を描き、最適カットオフポイントを分析」されたその結果、
  5. 「PCL-Sの感受性、特異性そして診断効率はそれぞれ66.7%、84.9%および79.2%」、「PCL-Sにおけるカットオフポイントによる方法は、症状クラスターの場合よりもパフォーマンスが良かった」、「簡易版のスクリーニング特性はフル版の特性と同等であった」、「日本人向けPTSDチェックリスト(PCL-S)は適度な診断精度を示し、精神障害の診断と統計マニュアル第4版に基づいたIES-RによるPTSD診断よりもパフォーマンスが向上した」等を報告されて、
  6. 「日本人向けPTSDチェックリスト(PCL-S)は信頼かつ有効なスクリーニングツールであり、その診断精度はフル版も簡易版も共に合理的である」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Suzuki Y, Yabe H, Horikoshi N, Yasumura S, Kawakami N, Ohtsuru A, Mashiko H, Maeda M; Mental Health Group of the Fukushima Health Management Survey.

THESIS URL

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27505724

第3次産業活動指数 季節調整値 2016年6月分

第3次産業活動指数 季節調整値 2016年6月分

統計データ概要

  1. 2016年6月分の第3次産業活動指数は103.9、前月比はプラス0.78パーセント、2ヶ月ぶりのプラス値。
  2. 前月比最高値はスポーツ関連産業のプラス13.9パーセント(前月はマイナス3.64パーセント)。
  3. 前月比最低値はインターネット広告関連産業のマイナス2.81パーセント(前月はプラス0.32パーセント)。

データテーブル・チャート

Link - 第3次産業活動指数 季節調整値 2016年6月分

建設工事受注動態統計調査 受注高合計 2016年6月分

建設工事受注動態統計調査 受注高合計 2016年6月分

統計データ概要

  1. 2016年6月の受注高合計は7兆3390億円、前年同月比はゼロパーセント。
  2. 前年同月比は21ヶ月連続でプラス値。

データテーブル・チャート

Link - 建設工事受注動態統計調査 受注高合計 2016年6月分

規模別・業種別PER・PBR(連結・単体) 市場一部 2016年7月分

規模別・業種別PER・PBR(連結・単体) 市場一部 2016年7月分

統計データ概要

  1. 2016年7月分の市場一部、単純PER最高値は非鉄金属の31.2、最低値は銀行業の8.3。
  2. 2016年7月分の市場一部、単純PBR最高値はサービス業の1.9、最低値は鉱業、銀行業の0.4。
  3. 2016年7月分の市場一部、加重PER最高値は鉱業の63.6、最低値は銀行業の8.2。
  4. 2016年7月分の市場一部、加重PBR最高値は医薬品の2.2、最低値は鉱業の0.4。
  5. 2016年7月分の市場一部、単純PER×単純PBR最高値は医薬品の43.56、最低値は銀行業の3.32。
  6. 2016年7月分の市場一部、加重PER×加重PBR最高値は医薬品の62.26、最低値は銀行業の4.1。

データテーブル・チャート

Link - 規模別・業種別PER・PBR(連結・単体) 市場一部 2016年7月分

消費税を除く国内企業物価指数 2016年7月分

消費税を除く国内企業物価指数 2016年7月分

統計データ概要

  1. 消費税を除く国内企業物価指数総平均の前年同月比はマイナス3.89パーセント。
  2. 前年同月比最大プラス値は生産用機器のプラス1.18パーセント、続いて業務用機器のプラス1.11パーセント。
  3. 前年同月比がプラス値となった項目は前述の生産用機器、業務用機器に加えて製材・木製品(1.06%)、農林水産物(0.96%)、その他工業製品(0.4%)、はん用機器(0.29%)、食料品・飲料・たばこ・飼料(0.1%)のみ。
  4. 前年同月比最大マイナス値は石油・石炭製品のマイナス19.52パーセント、続いてスクラップ類のマイナス17.73パーセント。

データテーブル・チャート

Link - 消費税を除く国内企業物価指数 2016年7月分

2016年8月9日火曜日

労働力調査 非正規の職員・従業員の割合 四半期平均(%)

労働力調査 非正規の職員・従業員の割合 四半期平均(%)

統計データ概要

  1. 2016年4-6月期の非正規の職員・従業員の割合の平均は37.1パーセント、約2.7人に1人。
  2. 2002年1-3月期の同平均は28.7パーセント、約3.5人に1人。以降直近まで上昇トレンドにあり。
  3. 2002年1-3月期以降の最大値は2014年1-3月期、2014年10-12月期および2015年10-12月期の37.9パーセント、約2.6人に1人。

データテーブル・チャート

Link - 労働力調査 非正規の職員・従業員の割合 四半期平均(%)

学術論文の紹介 #ヨウ素129 #原爆 #核燃料再処理 #原子力事故

THESIS TITLE

『Historical record of nuclear activities from 129I in corals from the northern hemisphere (Philippines).』

BRIEF

  1. 本論文は「北半球(フィリピン)のサンゴに確認されるヨウ素129に基づく原子力事業等の時系列記録」に関する論文です。
  2. 著者らは「ヨウ素129は主として原爆実験、原子力燃料再処理そして原子力事故の様な人間の原子力事業等により放出される長半減期の核分裂物質である」、「ヨウ素129は適切な環境トレーサーであり、南半球のサンゴに確認されるヨウ素129の時系列推移は人間の原子力事業等に起因する海洋環境中ヨウ素129の上昇トレンドを示している」と背景を説明されて、
  3. 「北半球(フィリピン)で採集したの2つのサンゴのコアのヨウ素129/ヨウ素127同位体比の時系列推移と、どの様にそれらヨウ素129が人間の原子力事業等により放出されているかについて詳述」されています。
  4. 「太平洋(バレル)と南シナ海(パローラ)のフィリピン側からサンゴを採集」されたその結果、
  5. 「バレルとパローラでほぼ同一のヨウ素129/ヨウ素127同位体比のピークが確認され、どちらもヨウ素129の最高値が記録された1962年の原爆実験による放出に起因している」、「この1962年のヨウ素129のシグナルは、サンゴの年齢モデルの確立や検証に利用可能な、そして周知のサンゴの炭素14ピークと比較可能またはより良い新たなタイムマーカーを提示する」、「1977年1980年そして1986年における核燃料再処理とチェルノブイリ原子力事故のヨウ素129シグナルもまた、パローラでは同時にそしてバレルでは9年から11年のラグを持って確認された」、「このタイミングの差は、ヨウ素129は南シナ海と太平洋のフィリピン側にそれぞれ大気から直接および支配的な海流を通じて移行したことを示唆している」、
    「最後に、極めて高いヨウ素129/ヨウ素127同位体比も、バレルや異なる原子力事業等によるヨウ素129放出では低下傾向にあったのとは対照的に、1996年以後パローラで確認された」等を報告されて、
  6. 「これらの結果は、南シナ海地域における未知のヨウ素129ソースの存在を示唆している」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Bautista AT Vii, Matsuzaki H, Siringan FP.

THESIS URL

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27494290

内閣支持率と政党支持率(自民党、民進党(民主党)、支持なし)の時系列推移 2016年8月分 対象:1998年4月以降の支持率

内閣支持率と政党支持率(自民党、民進党(民主党)、支持なし)の時系列推移 2016年8月分 対象:1998年4月以降の支持率

統計データ概要

  1. 1998年4月以降の内閣支持率について、

項目 支持率(%) 年月 内閣
最高内閣支持率(%) 85 2001年06月 小泉内閣
最低内閣支持率(%) 7 2001年04月 森内閣
最高内閣不支持率(%) 82 2001年03月 森内閣
最低内閣不支持率(%) 5 2001年06月 小泉内閣
最高自民党支持率(%) 43.8 2005年12月 小泉内閣
最低自民党支持率(%) 14.1 2009年11月 鳩山内閣
最高民進党(民主党)支持率(%) 42 2009年09月 鳩山内閣
最低民進党(民主党)支持率(%) 2.9 2002年11月 小泉内閣
最高支持政党なし率(%) 60.8 2001年04月 森内閣
最低支持政党なし率(%) 22.1 2007年07月 安倍内閣

データテーブル・チャート

Link - 内閣支持率と政党支持率(自民党、民進党(民主党)、支持なし)の時系列推移 2016年8月分 対象:1998年4月以降の支持率

マネーストック(M2)と信用乗数 2016年7月分

マネーストック(M2)と信用乗数 2016年7月分

統計データ概要

  1. 2016年7月のマネーストック(M2)は941兆7894億円。
  2. 2016年7月の信用乗数(マネーストックをマネタリーベースで除した指数)は2.34。
  3. 信用乗数について2003年4月以降の最高値は2008年7月、リーマン・ショックのおよそ2ヶ月前、福田政権時の8.4。以降直近まで低下トレンドにあり。
  4. 2003年4月以降の信用乗数最低値は先月2016年7月、安倍政権の2.34。

データテーブル・チャート

Link - マネーストック(M2)と信用乗数 2016年7月分

2016年8月8日月曜日

学術論文の紹介 #東日本大震災 #宮城モバイル・アセスメント・システム

THESIS TITLE

『Development and Verification of a Mobile Shelter Assessment System “Rapid Assessment System of Evacuation Center Condition Featuring Gonryo and Miyagi (RASECC-GM)” for Major Disasters.』

BRIEF

  1. 本論文は「大規模災害向け”宮城モバイル・アセスメント・システム”(RASECC-GM)の開発と検証」に関する論文です。
  2. 著者らは「2011年3月11日に発生した東日本大震災により石巻医療圏では5,385人が亡くなり、710人が行方不明である」、「石巻地域のサポートに参加した全ての組織の救護チームを纏めるため、石巻圏合同救護チーム(IZJRT)が結成された」と背景を説明されて、
  3. 「石巻圏合同救護チームは救助活動を延長して、質問紙調査により全328の避難所における健康維持のための必須情報の評価の収集と分析を継続した」、「しかしながらその業務は非常に複雑ゆえ、それらデータの入力と分析に石巻圏合同救護チームは膨大な時間と努力を必要とした」、「それ故、正確かつ効率的に避難所評価データを表形式化にするための評価システム開発が必要である」とし、
  4. 「次の大規模災害の備えとして迅速に避難所を評価するためのシステムの開発と検証を詳述」されています。
  5. 「災害時の複雑な業務の経験に基づき、避難所評価データを入力、表形式化そして管理するための”宮城モバイル・アセスメント・システム”(RASECC-GM)と名付けたソフトウェアを開発」、「その実現可能性、有用性そして正確性を確認するため大規模自衛隊訓練期間中に検証テストを実施」、「宮城モバイル・アセスメント・システムは3つのスクリーンからなる」、「(1)”データ入力スクリーン”:避難所管理者、生活・衛生状況、怪我人と病人の人数を含む19の評価項目のタブレットデバイスへの迅速な入力が可能」、「(2)”救護チーム/避難所運営スクリーン”:救護チームと避難所に関する情報の登録」、「(3)”データ表形式化スクリーン”:災害本部のコンピューターからの避難所毎のデータの表形式化そして閲覧とソート」とされたその結果、
  6. 「検証テストにおいて、オンラインで入力されたモックアップの避難所のデータはモックアップの災害本部のコンピューター上で迅速かつ正確に表形式化された」、「オフラインで入力されたデータもタブレットデバイスがオンライン環境に入った際にモックアップの災害本部のコンピューター上で同様にして迅速に表形式化された」等を報告されて、
  7. 「避難所の状況を迅速に評価する宮城モバイル・アセスメント・システムを開発した」、「本システムのユーザーは容易、迅速かつ正確に大規模災害時における複数の避難所からの多量のデータを評価でき、災害本部にて迅速に入力データを管理できる事がテストで検証された」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Ishii T, Nakayama M, Abe M, Takayama S, Kamei T, Abe Y, Yamadera J, Amito K, Morino K.

THESIS URL

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27492807

国際収支 貿易収支 輸入 2016年6月分

国際収支 貿易収支 輸入 2016年6月分

統計データ概要

  1. 国際収支上の2016年6月分輸出額は5兆705億円。
  2. 1996年1月以降の輸出額最高値は消費税増税の3ヶ月前、2014年1月の7兆8983億円。以降低下トレンドにあり。

データテーブル・チャート

国際収支 貿易収支 輸入 2016年6月分

国際収支 貿易収支 輸出 2016年6月分

国際収支 貿易収支 輸出 2016年6月分

統計データ概要

  1. 国際収支上の2016年6月分輸出額は5兆8341億円。
  2. 1996年1月以降の輸出額最高値は2008年3月、リーマン・ショックのおよそ半年前の7兆3723億円。
  3. 第二次安倍政権発足以降の輸出額最高値は2015年3月の7兆1479億円。以降低下トレンドにあり。

データテーブル・チャート

国際収支 貿易収支 輸出 2016年6月分

貸出動向速報 総貸出平残(銀行・信金計) 2016年7月分

貸出動向速報 総貸出平残(銀行・信金計) 2016年7月分

統計データ概要

  1. 2016年7月分の貸出平均残高は499兆5906億円、前年同月比はプラス2.13パーセント、前年同月比前月差はプラス0.09パーセントポイント。
  2. 黒田日銀総裁就任時、2013年4月以降の前年同月比は全てプラス値。
  3. 貸出平均残高は2011年10月(白川前日銀総裁時)、東日本大震災から7ヶ月後以降、増加トレンドにあり。
  4. 2001年1月以降の前年同月比ピークは2008年12月、リーマン・ショックからおよそ3ヶ月後の3.65パーセント。以降2011年9月までのおよそ3年間低下トレンドにあり。

データテーブル・チャート

貸出動向速報 総貸出平残(銀行・信金計) 2016年7月分

学術論文の紹介 #福島第一原子力発電所 #個人線量

THESIS TITLE

『Relationship between Individual External Doses, Ambient Dose Rates and Individuals’ Activity-Patterns in Affected Areas in Fukushima following the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant Accident.』

BRIEF

  1. 本論文は「福島第一原子力発電所事故後の福島県の被災地域における個人外部線量、周辺線量率および個人行動パターンの関連」に関する論文です。
  2. 著者らは「2011年3月11日の福島第一原子力発電所事故により放射性物質が環境中に放出され、福島県および幾つかの周辺県の地表を汚染した」、「災害から5年が経ち、福島県の放射能レベルは物理崩壊、天候および除染作業により大きく低減した」、「事故後12のコミュニティの住民は避難を強いられ、2016年3月時点で殆どの地域では避難指示が解除されておらず未だ永住が禁止されている」、「政府が避難指示を解除するため、そして住民が帰郷するためには現在そして今後の実際の個人外部線量を評価することが重要となる」と背景を説明されて、
  3. 「福島県にて個人線量計、GPSそして地理情報システムを利用して実際の外部線量を測定し、個人外部線量、周辺線量率および個人行動パターンの関連」を調査されています。
  4. 「その結果 追加個人外部線量は大気モニタリング調査に基づく追加周辺線量との高い相関が確認された」、「線形回帰分析の結果、追加個人外部線量は平均して追加周辺線量の5分の1であった」、「追加周辺線量に対する追加個人外部線量の比率で表さられる減少係数は、屋内で過ごした場合と屋外で過ごした場合それぞれ平均して0.14と0.32であった」、「総個人外部線量への様々な行動パターンの寄与について、それぞれの行動に日常費やした平均時間とに高い相関が見られたが、屋外活動の寄与には幅が見られた」等を報告されて、
  5. 「得られた知見は実際の個人外部線量、大気モニタリングによる対応する周辺線量そして個人の時間と行動のパターンを理解するための価値ある寄与となる」、「加えて住民が福島の避難指示区域に帰郷後の積算線量予測に関して重要な情報を提供する」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Naito W, Uesaka M, Yamada C, Kurosawa T, Yasutaka T, Ishii H.

THESIS URL

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27494021

自己回帰実数和分移動平均モデル(ARFIMAモデル)による為替レート予測検証-日本円/米ドル 2016年08月08日の週

自己回帰実数和分移動平均モデル(ARFIMAモデル)による為替レート予測検証-日本円/米ドル 2016年08月08日の週

統計データ概要

  1. 2016年2月29日から2016年7月27日までのドル円為替レートにARFIMAを適用し、2016年7月28日から8月5日迄の予測と実レートを比較すると、28日と5日を除き信頼区間95パーセント(lower)を下回った。
  2. 同期間には米国雇用統計公表あり。
  3. 上記ARFIMAモデルの階差は0.063。
  4. レベル系列には単位根有り。
  5. 営業日間の補間はとっていません。

データテーブル・チャート

自己回帰実数和分移動平均モデル(ARFIMAモデル)による為替レート予測検証-日本円/米ドル 2016年08月08日の週

北米リグ数 オイルとガス 2016年8月5日分

北米リグ数 オイルとガス 2016年8月5日分

統計データ概要

  1. 2016年8月5日分のオイルとガスの北米リグ数はそれぞれ381と81。
  2. それぞれの前週差はオイルがプラス7、ガスがマイナス5。
  3. 2011年2月4日分以降のピークはオイルが2014年10月10日の1609(直近の約4倍)、ガスが2011年10月14日の936(直近の約12倍)。
  4. オイル、ガスいずれも上記ピーク以降、リグ数減少トレンドにあり。
  5. オイルリグ数は6週連続で前週差プラス、ガスは3週連続で前週差マイナス。

データテーブル・チャート

北米リグ数 オイルとガス 2016年8月5日分

2016年8月7日日曜日

CFTC(Commodity Futures Trading Commission) Speculative Positions August 2nd,2016 #CFTC #IMM #JPY #EURO #BRITISH POUND

CFTC(Commodity Futures Trading Commission) Speculative Positions August 2nd,2016 #CFTC #IMM

Summary

  1. Let’s start out to check the latest speculative positions including Japanese Yen,Euro and British Pound in future markets during 10 years.
  2. First of all, I will tell you that an index about Japan economy in this week.
  3. Monetary base of Japan on July, 2016 was published by Bank of Japan. It was 402 trillion JPY and this is the first time that monetary base exceeded 400trillion JPY.
  4. Let’s move to speculative positions.
  5. The contracts of Japanese Yen - long positions, short positons and net positions - on August 2nd, 2016 are 76,575 , 34,875 and 41,700 respectively.
  6. Net positions of Japanese Yen are value in plus, it means that contracts of long positions exceed those of short positions, in 31 weeks in a row.
  7. And the net positions of JPY on August 2nd, 2016 were increased from previous week for the first time in 4weeks.
  8. That’s it. Thank you for your watching, and I wish you all good luck.

2016 08 02 IMM Speculative Positions in the Future Markets

Time Series Data

Date Long-JAPANESE YEN Short-JAPANESE YEN Net-JAPANESE YEN
2016-05-31 46964 32127 14837
2016-06-07 68237 25384 42853
2016-06-14 77703 22013 55690
2016-06-21 79398 27102 52296
2016-06-28 85493 25743 59750
2016-07-05 87037 23469 63568
2016-07-12 85364 37819 47545
2016-07-19 79864 40511 39353
2016-07-26 74074 39116 34958
2016-08-02 76575 34875 41700

Date Long-EURO FX Short-EURO FX Net-EURO FX
2016-05-31 98218 135872 -37654
2016-06-07 93492 160604 -67112
2016-06-14 104510 160999 -56489
2016-06-21 88639 149985 -61346
2016-06-28 109580 171514 -61934
2016-07-05 112011 187338 -75327
2016-07-12 107635 195295 -87660
2016-07-19 111578 211469 -99891
2016-07-26 109193 221793 -112600
2016-08-02 104516 208619 -104103

Date Long-BRITISH POUND STERLING Short-BRITISH POUND STERLING Net-BRITISH POUND STERLING
2016-05-31 36546 69397 -32851
2016-06-07 36337 102636 -66299
2016-06-14 61706 98367 -36661
2016-06-21 41707 93654 -51947
2016-06-28 43274 85985 -42711
2016-07-05 45746 94777 -49031
2016-07-12 39999 100066 -60067
2016-07-19 27959 102345 -74386
2016-07-26 29819 110391 -80572
2016-08-02 33375 115890 -82515