2016年12月3日土曜日

Baker Hughes:North America Rig Count Oil ans Gas / 北米リグカウント 石油とガス - 2016年12月02日

Baker Hughes:North America Rig Count Oil ans Gas / 北米リグカウント 石油とガス - 2016年12月02日

統計データ概要

  1. 2016年12月02日分のオイルとガスの北米リグカウントはそれぞれ477と119。
  2. それぞれの前週差はオイルが+3、ガスが+1。
  3. オイルは5週連続の前週差プラス。
  4. ガスは3週連続の前週差プラス。
  5. 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(直近はその約30%)、ガスが2011年10月14日の936(直近はその約13%)。
  6. オイル、ガスいずれも上記ピーク以降リグカウント長期傾向は減少トレンドにあり。
  7. 但しオイルは2016年5月27日分の316以降、増加傾向にあり。
  8. OPEC(石油輸出国機構)は2016年9月28日、8年振りの石油生産量減産を決定。
  9. 2016年11月30日、OPEC(石油輸出国機構)は8年ぶりに減産(日量3,360万バレルから120万バレル減産)で合意。

データテーブル・チャート

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CFTC Speculative Positions / IMM・CFTC投機筋ポジション-2016年11月29日分

CFTC Speculative Positions / IMM・CFTC投機筋ポジション-2016年11月29日分

統計データ概要

  1. 日本円のネットは2015年12月29日分以来のショート。
  2. ユーロのネットはショート、ネットショートポジション数は前週より減少。
  3. 英ポンドのネットはショート、ネットショートポジションは前週より増加。
  4. 参考
    1. 日本銀行による追加緩和(金融緩和第2弾)は2014年10月31日。
    2. イギリスのEU離脱是非を問う国民投票は2016年06月23日。
    3. 日本銀行による「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」公表は2016年09月21日。
    4. OPEC(石油輸出国機構)は2016年09月28日、8年振りの石油生産量減産を決定。
    5. 日本時間2016年10月07日午前8時頃、GBP/USDが31年振りの安値更新。『The Telegraph』によると理由は次の3点。
      1. 誤発注(fat finger)。
      2. アルゴリズム。
      3. フランス大統領フランソワ・オランドの『イギリスとの交渉においてヨーロッパのリーダー達は断固とした姿勢を取るべきだ』との発言。
    6. 2016年11月03日、ロンドンの高等法院はイギリス政府によるリスボン条約第50条発動に際して議会承認が必要との判断を示す。
    7. 2016年11月08日、2016年アメリカ合衆国大統領選挙。共和党候補のドナルド・トランプ氏が当選。
    8. 2016年11月17日、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」公表以降初めての固定利回り方式による国債買入。
    9. 2016年11月30日、OPEC(石油輸出国機構)は8年ぶりに減産(日量3,360万バレルから120万バレル減産)で合意。

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2016年12月1日木曜日

2016年12月01日公表分 米国エネルギー省 週間石油在庫統計とWTIクッシング原油価格の時系列推移

2016年12月01日公表分 米国エネルギー省 週間石油在庫統計とWTIクッシング原油価格の時系列推移


Weekly U.S. Ending Stocks excluding SPR of Crude Oil (Thousand Barrels)
戦略石油備蓄を除いた週間米国原油在庫量(1000バレル)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 472084 -1882
2016-09-30 469108 -2976
2016-10-07 473958 4850
2016-10-14 468711 -5247
2016-10-21 468158 -553
2016-10-28 482578 14420
2016-11-04 485010 2432
2016-11-11 490284 5274
2016-11-18 489029 -1255
2016-11-25 488145 -884

Weekly Cushing, OK Ending Stocks excluding SPR of Crude Oil (Thousand Barrels)
戦略石油備蓄を除いたオクラホマ州クッシングの週間米国原油在庫量(1000バレル)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 62083 -631
2016-09-30 62652 569
2016-10-07 61334 -1318
2016-10-14 59699 -1635
2016-10-21 58362 -1337
2016-10-28 58451 89
2016-11-04 58479 28
2016-11-11 59170 691
2016-11-18 59083 -87
2016-11-25 61502 2419

Weekly U.S. Ending Stocks of Total Gasoline (Thousand Barrels)
週間米国ガソリン在庫量(1000バレル)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 227183 2027
2016-09-30 227405 222
2016-10-07 225498 -1907
2016-10-14 227967 2469
2016-10-21 226011 -1956
2016-10-28 223804 -2207
2016-11-04 220963 -2841
2016-11-11 221709 746
2016-11-18 224026 2317
2016-11-25 226123 2097

Weekly U.S. Ending Stocks of Distillate Fuel Oil (Thousand Barrels)
週間米国留出油在庫量(1000バレル)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 163077 -1915
2016-09-30 160718 -2359
2016-10-07 156972 -3746
2016-10-14 155732 -1240
2016-10-21 152378 -3354
2016-10-28 150550 -1828
2016-11-04 148602 -1948
2016-11-11 148912 310
2016-11-18 149239 327
2016-11-25 154196 4957

Weekly U.S. Ending Stocks of Propane and Propylene (Thousand Barrels)
週間米国プラパンおよびプロピレン在庫量(1000バレル)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 103264 1515
2016-09-30 104000 736
2016-10-07 103928 -72
2016-10-14 102682 -1246
2016-10-21 100567 -2115
2016-10-28 100913 346
2016-11-04 99600 -1313
2016-11-11 100827 1227
2016-11-18 102668 1841
2016-11-25 100800 -1868

Weekly U.S. Refiner Net Input of Crude Oil (Thousand Barrels per Day)
週間米国製油所原油処理量(1000バレル/日)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 16334 -253
2016-09-30 16032 -302
2016-10-07 15552 -480
2016-10-14 15370 -182
2016-10-21 15552 182
2016-10-28 15448 -104
2016-11-04 15817 369
2016-11-11 16126 309
2016-11-18 16397 271
2016-11-25 16283 -114

Weekly U.S. Percent Utilization of Refinery Operable Capacity (Percent)
週間米国製油所稼働率(%)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 90.1 -1.9
2016-09-30 88.3 -1.8
2016-10-07 85.5 -2.8
2016-10-14 85.0 -0.5
2016-10-21 85.6 0.6
2016-10-28 85.2 -0.4
2016-11-04 87.1 1.9
2016-11-11 89.2 2.1
2016-11-18 90.8 1.6
2016-11-25 89.8 -1.0

Weekly U.S. Imports of Crude Oil (Thousand Barrels per Day)
週間米国原油輸入量(1000バレル/日)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 7835 -474
2016-09-30 7710 -125
2016-10-07 7861 151
2016-10-14 6907 -954
2016-10-21 7016 109
2016-10-28 8995 1979
2016-11-04 7442 -1553
2016-11-11 8423 981
2016-11-18 7578 -845
2016-11-25 7548 -30

Weekly U.S. Imports of Total Gasoline (Thousand Barrels per Day)
週間米国ガソリン輸入量(1000バレル/日)

Date Figure Changes from last week
2016-09-23 778 209
2016-09-30 1003 225
2016-10-07 762 -241
2016-10-14 871 109
2016-10-21 834 -37
2016-10-28 458 -376
2016-11-04 500 42
2016-11-11 821 321
2016-11-18 855 34
2016-11-25 851 -4

2016年11月30日水曜日

学術論文の紹介 #福島第一原子力発電所 #スギ #セシウム

THESIS TITLE

『Radiocaesium partitioning in Japanese cedar forests following the “early” phase of Fukushima fallout redistribution.』

BRIEF

  1. 本論文は「福島第一原子力発電所事故由来放射性降下物再分布の初期段階後のスギ(Japanese cedar)森林の放射性セシウム群分離」に関する論文です。
  2. 著者らは「福島第一原子力発電所事故後の3つの生育期間の森林の放射性セシウム群分離」について調査されています。
  3. 「樹齢17年と33年の2つのスギの森林構成要素(有機物および鉱物土壌層と茎、樹皮、葉、根)のセシウム137分布を調査」され、
  4. その結果、
    1. 「初期沈着のおよそ85%は林床と表層土壌で確認された」、
    2. 「最若齢のスギでは沈着のおよそ70%は林床で確認され、最高齢では50%が0-3センチメートルの鉱物土壌層で確認された」、
    3. 「樹木について放射性降下物に直接曝された古くそして多年生の組織は最も汚染されたままであった」、
    4. 「総樹木汚染の61-69%が樹冠に集中していた」、
    5. 「死細胞(dead organs)には樹木残留放射能の25±9%(若齢スギ)から36±20%(壮齢スギ)が集中しており、スギ森林における原子力事故後初期段階での特定領域の重要性を示唆している」、
    6. 「樹皮を含む茎は最大のバイオマスプールであるが、壮齢および若齢スギのセシウム137初期沈着のそれぞれ3.3%と4.6%が集中しているだけである」等を報告されています。

AUTHOR(S)

Coppin F, Hurtevent P, Loffredo N, Simonucci C, Julien A, Gonze MA, Nanba K, Onda Y, Thiry Y.

THESIS URL

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27876870

2016年11月29日火曜日

学術論文の紹介 #福島第一原子力発電所 #畜牛 #セシウム

THESIS TITLE

『Radioactive cesium and potassium in cattle living in the ‘zone in preparation for the lifting of the evacuation order’ of the Fukushima nuclear accident.』

BRIEF

  1. 本論文は「福島第一原子力発電所事故の避難指示解除準備区域の畜牛の放射性セシウムと放射性カリウム」に関する論文です。
  2. 著者らは「福島の家畜産業再構築への寄与として、近い将来避難指示が解除される予定の地域の畜牛の様々な細胞中の放射性セシウムと放射性カリウムを測定」されています。
  3. その結果、
    1. 「殆どのサンプルで放射性セシウム濃度は100ベクレル/kg以下であった」、
    2. 「血液を除いて骨格筋と腎臓が最も放射性セシウム濃度が高く肝臓はサンプル中最低」、
    3. 「サーロイン、テンダーロインおよび内腿中の放射性セシウム濃度は頚筋よりも若干高かった」、
    4. 「尿中放射性セシウム濃度と血液中のそれとに相関は見られなかったが 泌尿器の放射性カリウムで調整した場合、比例関係となった」、
    5. 「放射性カリウムの分布は放射性セシウムのそれとは似ているが同一ではない」、
    6. 「除染が完了し避難指示が解除された後のこの地域での家畜生産再開が可能であることをそれら結果は示唆している」、
    7. 「畜牛の汚染レベルは血液サンプルのみではなく尿サンプルからも推定可能である」等を報告されて、
  4. 「食肉処理場で頚筋から50-100ベクレル/kgのセシウムが検出された場合、畜牛は異なる筋肉のサンプルを利用した再検査が必要である」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Sato I, Sasaki J, Satoh H, Murata T, Otani K, Okada K.

THESIS URL

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27878901

学術論文の紹介 #福島第一原子力発電所 #ソーシャルメディア

THESIS TITLE

『Estimating the Duration of Public Concern After the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Station Accident From the Occurrence of Radiation Exposure-Related Terms on Twitter: A Retrospective Data Analysis.』

BRIEF

  1. 本論文は「Twitter上での放射線被曝関連用語の出現に基づく福島第一原子力発電所事故後の大衆の関心の継続時間推定」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後、ソーシャルメディア上にポジティブおよびネガティブ双方のコメントが多量に投稿された」と背景を説明されて、
  3. 「Twitterに投稿されたツイート数の傾向特性を調査し原子力事故に関する大衆の関心の継続時間を推定」されています。
  4. 研究デザインとして、
    1. 「関心の継続時間の代用評価項目として、放射線被曝に関連する用語の最初の出現の減衰期間を調査」、
    2. 「2011年3月11日から2012年3月10日の間のTwitterデータから143の日本語変数を含む18,891,284のツイートを抽出」、
    3. 「放射線(radiation)、 放射能(radioactive)、シーベルト(Sievert(Sv))、ベクレル(Becquerel(Bq))およびグレイ(gray(Gy))を放射線被曝に関する大衆の関心減衰期間を推定するためのキーワードとして選択」、
    4. 「CSVフォーマットされたこれらデータをSAS用のデータセットに変換し、SASによる生存時間解析を利用して生存率曲線を分析」され、
  5. その結果、
    1. 「カプランマイヤー生存曲線により原子力事故後それらキーワードを1つ以上含む投稿をしたTwitterユーザーの割合を分析」、
    2. 「最初のツイートから1年後まで用語”シーベルト”はツイート上に出現した」、
    3. 「対象としたTwitterユーザーのうち、75.32%が用語”放射能(radioactive)”をツイートし、9.20%が用語”シーベルト(Sv)”をツイートした」、
    4. 「2011年3月11日から最初の7日間で最初の減少が確認された」、
    5. 「2011年3月11日の最初のツイートからの継続時間の平均及び標準誤差は用語”放射能(radioactive)”が31.9日(標準誤差0.096)、用語”シーベルト(Sv)”が300.6日(標準誤差0.181)」、
    6. 「それらキーワードは調査期間の最後まで出現した」、
    7. 「用語”放射能(radioactive)”の平均減衰期間は1ヶ月、用語”放射線(radiation)”と用語”放射線単位(radiation units)”はおよそ1年間」、
    8. 「キーワード間の平均継続時間差はマスメディアの影響が寄与している」、
    9. 「例えば日次放射線量報告のような定期的に投稿されるメッセージはそれらの時間と形式化された内容により比較的容易に検出される」
    10. 「原子力事故に関する大衆の関心は1年間継続した事を生存期間推定は示唆している」、
    11. 「ツイート数の単純なプロットは明確な結果を示さなかったがキーワード”放射能(radioactive)”についての平均減衰期間はおよそ一ヶ月であり調査期間の最後まで投稿に出現していた」等を報告されて、
  6. 「ソーシャルメディアにおけるその他のフレーズの効果の定量化にはさらなる研究が必要である」、「今回の予備的研究の結果はリスクコミュニケーションの影響要因および定量化を前進させるであろう」と結ばれています。

AUTHOR(S)

Nishimoto N, Ota M, Yagahara A, Ogasawara K.

THESIS URL

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27888168

CFTC Speculative Positions / IMM・CFTC投機筋ポジション-2016年11月22日分

CFTC Speculative Positions / IMM・CFTC投機筋ポジション-2016年11月22日分

統計データ概要

  1. 日本円のネットはロング、ネットロングポジション数は前週より減少。
  2. ユーロのネットはショート、ネットショートポジション数は前週より増加。
  3. 英ポンドのネットはショート、ネットショートポジションは前週より減少。
  4. 参考
    1. 日本銀行による追加緩和(金融緩和第2弾)は2014年10月31日。
    2. イギリスのEU離脱是非を問う国民投票は2016年06月23日。
    3. 日本銀行による「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」公表は2016年09月21日。
    4. OPEC(石油輸出国機構)は2016年09月28日、8年振りの石油生産量減産を決定。
    5. 日本時間2016年10月07日午前8時頃、GBP/USDが31年振りの安値更新。『The Telegraph』によると理由は次の3点。
      1. 誤発注(fat finger)。
      2. アルゴリズム。
      3. フランス大統領フランソワ・オランドの『イギリスとの交渉においてヨーロッパのリーダー達は断固とした姿勢を取るべきだ』との発言。
    6. 2016年11月03日、ロンドンの高等法院はイギリス政府によるリスボン条約第50条発動に際して議会承認が必要との判断を示す。
    7. 2016年11月08日、2016年アメリカ合衆国大統領選挙。共和党候補のドナルド・トランプ氏が当選。
    8. 2016年11月17日、「長短金利操作付き量的・質的金融緩和」公表以降初めての固定利回り方式による国債買入。

データテーブル・チャート

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日本の一般職業紹介状況 - 2016年10月

日本の一般職業紹介状況 - 2016年10月

統計データ概要

  1. 日本の一般職業紹介状況 - 2016年10月分について、
  2. 新規求人倍率は、
    1. 2.11、前月差は+0.02ポイント。
  3. 有効求人倍率は、
    1. 1.40、前月差は+0.02ポイント。

データテーブル・チャート

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日本の労働力調査:季節調整値 - 2016年10月

日本の労働力調査:季節調整値 - 2016年10月

統計データ概要

  1. 日本の労働力調査:季節調整値 - 2016年10月分について、
  2. 完全失業率は、
    1. 男女計:3.0%、前月差0%ポイント。
    2. 男:3.2%、前月差-0.1%ポイント。
    3. 女:2.7%、前月差+0.1%ポイント。
  3. 就業者は、
    1. 男女計:6455万人、前月差+6万人。
    2. 男:3652万人、前月差+15万人。
    3. 女:2802万人、前月差-11万人。

データテーブル・チャート

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2016年11月27日日曜日

2016 National Popular Vote Tracker.Source:THE COOK POLITICAL REPORT / 2016年アメリカ大統領選挙一般投票の結果と各州の寄与度

2016 National Popular Vote Tracker.Source:THE COOK POLITICAL REPORT / 2016年アメリカ大統領選挙一般投票の結果と各州の寄与度

統計データ概要

  1. 2016年アメリカ大統領選挙一般投票の結果と各州の寄与度について、
    1. 2016年11月26日時点におけるヒラリー・クリントン氏への投票数は64,637,503、ドナルド・トランプ氏への投票数は62,409,389、その差(クリントン氏の投票数からトランプ氏の投票数を引いた投票数差。以降”投票数差”)は2,228,114。
    2. スイング・ステート13州(表中、No.4~16)の投票数差は-829,363(トランプ氏の方が約83万票多い)。
    3. 上記スイング・ステートを除いた州での投票数差は3,057,477(クリントン氏の方が約300万票多い)。
    4. 各州の投票数差をアメリカ全体の投票数差2,228,114で除し100を乗じた数値をここでは寄与度と定義する。
    5. 投票数差2,228,114に対するプラスの寄与度トップはカリフォルニア州の投票数差3,925,288、寄与度は176%。次いでニューヨーク州の68%、イリノイ州の42%。
    6. 投票数差2,228,114に対するマイナスの寄与度トップはテキサス州の-815,061、寄与度は-37%。次いでテネシー州の-29%、アラバマ州の-26%。
    7. クリントン氏への投票数の割合が最も高い州はコロンビア特別区の91%。
    8. クリントン氏への投票数の割合が最も低い州はワイオミング州の22%。
    9. トランプ氏への投票数の割合が最も高い州はウエストバージニア州の69%。
    10. トランプ氏への投票数の割合が最も低い州はコロンビア特別区の4%。

データテーブル・チャート

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