▼降水確率 降水確率とは「特定の地域で特定の時間帯に１ミリ以上の雨や雪が降る確率」 とされる。雨の強弱や降る時間の長短、振る面積の大小を表す数字ではない。 気象庁が８０年に東京地方で発表を始めて、いまでは通常の天気予報と同じ 全国１４１区域に広げられ、よりきめ細かくなっている。午後５時、同１１時、 午後５時の毎日３回、６時間ごとの確率を１０％きざみで発表している。 たとえば発表時刻が０５時では、対象時刻が０６時から１２時までであり、 １１時であれば、１２時から１８時までとなっている。 また降水確率が何パーセントだとかさを持って出かけるかという調査（大阪大学、 経済研究所、大竹文雄教授０２年）２千人の回答を集計したら、もっとも多かったのが 「４９〜５９％」で全体の３割５分を超えた。「２０〜３９％」と 「６０〜７９％」がそれぞれ２割以上、平均は５０％だった。 気象庁は、過去と現在の気象データ（湿度や温度、風向、風速など）をもとに、 これからの気象状況を大型コンピュータで予測。過去に同じような気象状況に なった時、どれくらいの割合で雨が降ったかをもとに降水確率をはじき出す。 ▼(気象庁のHP) 　気象庁では、今日、今夜、明日の天気予報を発表する際には６時間毎の、明後日及び週間天気予報を発表する際には1日毎の降水確率予報を0％から100％まで10％刻みで発表しています。 降水確率とは「一定時間内に降水量にして1mm以上の雨または雪の降る可能性を示したもの」で、たとえば降水確率30%という予報を100回発表したときには、そのうちのおよそ30回で1mm以上の雨または雪が降るということになります。 では、降水確率△△％と発表したとき、実際にはどれくらいの割合で雨や雪が降ったのでしょう。 右の図は平成17年の一年間に全国の気象台などで発表した6時間毎の降水確率（0〜100％）それぞれの回数と、その降水確率を発表した時に実際に雨や雪が降った回数の割合を表したものです。 予報した全ての確率で実際に降った割合との差が±10％以内に分布しています。 たとえば、降水確率30％と発表した場合に、100回発表したうちで実際に降ったのは23回程度です。 また0％（5％未満）と発表した場合でも100回のうち1回程度は降り、100％（95％以上）と発表した場合でも100回のうち3回程度は降らなかったということになります。 降水確率予報は50％より10％や90％の方が雨への対策を簡単に判断できます。 つまり0％や100％に近い確率が多いほど利用し易い予報となります。 この点で実際に発表した予報ではどうでしょう。 平成17年一年間では降水確率が30％以下であったのは全体の78％、逆に70％以上であったのは6％、その中間は16％です。 最も多く発表した降水確率は0％で全体の29％です。 テレビや新聞などに天気予報を表示する際には降水確率が50％以上の場合に傘や雪だるまなどの降水を表すマークをつけます。 降水確率50％の場合でもマークの印象が強いことから降水の可能性がかなり高いように感じますが、実際に雨や雪が降るのは予報した回数のうち半分です。 天気予報の利用にあたってはこのような降水確率の意味を理解して有効に活用されることをお勧めします。 ▼ジニ係数 Gini coefficient ジニ係数 † 所得や資産の分布の不平等度を表す指標の一。係数は 0 と 1 の間の値で示され、完全に平等なとき最小値 0 をとり、不平等度が大きいほど 1 に近づく。イタリアの統計学者ジニ*1が考案。 ジニ係数 所得などの分布の不平等度を示す数値。０から１までの値をとり、０に近いほど分布が均等であることを示す。どの統計から算出するかで数値や増減の傾向は大きく異なる。所得再分配調査（厚生労働省）のデータによるジニ係数は９０年代後半から上昇傾向を強めたが、家計調査（総務省）の係数は、むしろ今世紀に入って下がっている。 ジニ係数とは､所得格差の大きさを表す代表的な指標｡ 世帯数の累積比率を横軸に､所得額の累積比率を縦軸にとって措いた曲線をローレンツ曲線というが､この曲線は､所得が完全に均等に分配されていれば､原点を通る傾斜45度の直線(均等分布線)に一致し､不均等であるほど直線から遠ざかる｡ ジニ係数は､ローレンツ曲線と均等分布線で囲まれた面積の均等分布線より下の三角形に対する比率によって､分配の均等度を表したものである｡このためジニ係数は0から1までの億をとり､0が完全に平等であり､1に近づくほど所得分配の不平等度が高いことを示す｡ * 厚生労働省｢所得再分配調査｣によるジニ係数は､世帯単位での所得格差を示すものであるが､世帯人員数を考慮して1人当たり実質所得に換算すると我が国のジニ係数は0.322(2001年)であり､先進主要国の中では中程度となる｡ * 1人当たり実質所得のジニ係数 o アメリカ(2000年)　0.368 o イギリス(1999年)　0.345 o 日本(2001年)　　　0.322 o フランス(1994年)　0.288 o ドイツ(2000年)　　0.252 o スウェーデン(2000年)　0.252 *1 C. Gini 1884-1965 （問）N人（または世帯）の所得（または資産）の分布X（X1,X2,…,XN）が与えられたとき、不平等度を計測するためにGINI（ジニ）係数を測定せよ。 （答）GINI係数の定義は以下の通りである。ただしは平均所得（資産）である。 　ｗhere　 さて、このままでは測定することが困難であるが、分布XがX1≦X2≦…≦XNとなるように並べられていることを仮定し、若干の数式展開を行えば、上式は以下のような計算しやすい形に変形できる。 以下ではN=10とし、分布を適当に与えたときのプログラムを示そう。 出生率 ▼合計特殊出生率とは、１人の女子が生涯に生む子供の数を近似する指標である。最近では、出生率といえばこの合計特殊出生率を示す場合が多い。 出生数は出産適齢期（15歳から49歳までの女子）の人数により変化するため、適齢期の人数に左右されることなく出生の状態を観察できるように開発された。 年齢別の出生率を特殊出生率といい、それを合計したものが合計特殊出生率である。 合計特殊出生率は、その年齢の女子が生んだ子供の数を、各歳の女子人口（15歳から49歳の合計）で除して算出され、１人の女子が生涯に生む子供の数の目安になる。 １人の女子は、2.07人の子供を生めば人口の水準が保たれると考えられている。これを人口置換水準というが、女子の出産適齢期までの死亡率によって異なる。 ■ 合計特殊出生率（ＴＦＲ） 　女性の年齢別出生率を15〜49歳にわたって合計した数値で、代表的な出生力の指標です。その値は、女性がその年齢別出生率にしたがって子どもを生んだ場合、生涯に生む平均の子ども数に相当します。 通常は、ある年次（たとえば2004年）に観察された年齢別出生率を元にして計算します（2004年は1.29でした）。そうするとその年の女性の子どもの生み方が一つの数値として表せて便利です。しかも、その数値（たとえば1.29）からは、その年の子どもの生み方が、生涯に平均何人の子どもを生むペースなのかがわかってイメージがわきやすいと思います。 　ただし、たった１年次のデータからは本当の「生涯」の子ども数はわかりません。その年の15〜49歳の人たちの経験を仮の生涯に見立てているだけです。そしてこの２つは、場合によっては大きく食い違うことがあります。たとえば、もし2004年に子どもを生むはずの人たちが、全員その出生を2005年に延期したとしたら？　15〜49歳の年齢別出生率はすべて ０ となり、合計特殊出生率も ０ に低下したはずです。つまり、仮の生涯の子ども数は ０！　しかし実際の生涯の子ども数はこの例ではまったく低下しません（全員、翌年に生んでいるので）。 　つまり、子どもを生む年齢に変化が生ずると、仮の生涯と実際の生涯の数値に違いが生じます。とりわけ最近の日本のように、女性の出産年齢が世代ごと遅くなっている場合には、仮の生涯の子ども数すなわち合計特出生率は、実際の生涯の子ども数より少ない値となることが知られています。 　それではなぜ、実際の生涯の子ども数を指標としないのでしょうか。それは、今子どもを生んでいる人たちの実際の生涯の子ども数は、最短でも15〜20年待たなければわからないからです。昨年の出生指標が２０年後に発表されても、統計としてあまり役に立ちません。合計特殊出生率がその年の子どもの生み方を示しているのは確かですから、上手に使えば年次比較や地域比較にとても役立ちます。ただし、「生涯に生む平均子ども数」という解釈をうのみにすると、実情に対する誤解の元となります。(RK) 日本では１９７０年に約２．１であったが、２００４年には１．２９まで低下している。このままの水準であれば日本の人口は、減り続け、社会・経済に大きな影響を与える。 人口を維持するには２．１が必要な水準といわれる。国立社会保障・人口問題研究所 ▼NEET（Not currently engaged in Employment, Education or Training」の略語であり、日本語訳は「教育を受けておらず、労働をしておらず、職業訓練もしていない」とされている） 日本での普及過程 この言葉は厚生労働省が2004年に発表した労働白書の中で、「労働者・失業者・主婦・学生」のいずれにも該当しない「その他」の人口から、「15?34歳」までの若年者のみを抽出した人口（若年無業者）が、同年出版された玄田有史の著書において「NEET＝ニート」と言い換えられ、以後、マスメディア等を通じて一般にも知られるようになった新語である。 現状 非常に誤用の多い言葉である。そもそもニートとは「○○をしていない」という「状態」を現すにすぎない言葉だったが、その語義はマスメディアによって歪曲化され、現在では「○○をする意欲が無い」という意味で使われることが一般的となっている。 推計の方法、概要 　推計計算算出のための設定、基準（推計の出発点） 　推計期間、推計方法と推計の結果、今後の見通し、諸外国との比較、 　参考推計との比較、今後の課題など 国勢調査センサスcensus　 　政府が全国民について行う人口の統計調査。総務庁統計局が ５年ごとに実施発表する。人口の動静とこれに関する項目を全国一斉に 調査し、国勢の消長を明らかにする目的。調査結果は、行政や財政など 国政一般に利用される。 電話によるコスト安な市場調査 　市場調査をする方法の中には、電話を使って調査をする方法がある。これは、固定電話がほぼ全世帯に普及しているという背景があるからだ。現在でも新聞社などが採用している市場調査の方法は、電話による調査だ。 家々に訪問する調査から、電話による調査へ変わってきた理由には、先にもあるように固定電話の普及があるが、訪問による調査と比べてコストがかからないという要素が大きくある。調査員はオフィスを動くことなく次々と問い合わせることが可能なので、時間というコストもかからない調査方法として大きなメリットがある。 また、電話による調査のメリットとして、調査結果に良し悪しの差が出難く、市場調査の事前に設定された基準に沿ったものが、比較的均一してまとめられることにある。 訪問による調査方法だと、調査員に質問の上手い下手があるため、持ち帰った調査結果の良し悪しに大きく差が出てくることがある。電話による市場調査は、調査員たちが同じ１つの場所で一斉に行うことから、調査員同士がお互いにフォロー・サポートし合える体制でできるため、この差を最小限にすることができる。 しかし、近年ではプライバシーや個人情報の問題などがあり、電話帳などに電話番号を掲載しない家庭が増えている傾向にある。全国で約60％は掲載されているそうだが、地域によっては50%を下回ることもある。都心での女性の単身世帯の場合は、その9割以上は電話帳への掲載をしていない。電話番号がわからなければ調査することができないので、このような傾向を考えると、電話による調査方法にも大きなデメリットがある。 ▼GNP 国民総生産（こくみんそうせいさん、GNP：Gross National Product）とは、ある一定期間にある国民によって新しく生産された財（商品）やサービスの付加価値の総計である。かつては国の経済規模を比較するためによく使われたが、日本では1993年から代表的指標として国内総生産 (GDP)が使われるようになり、かつてほど注目されなくなった。さらに2000年には国民経済計算の体系変更により国民総生産という概念自体が消滅した。ただ新体系にはほぼ同一の概念として国民総所得 (GNI) がある。日本は世界第2位。 なお、ここでいう「国民」とは国籍を持った人という意味ではなく、国内に居住する個人および企業などの組織を指している。個人の場合、6ヶ月以上国内に居住している人をいい、国籍は問わない。 [編集]GNPとGDPの違い 国の経済活動を判断する上で有益な指標と考えられてきたが、1980年代頃から「対外投資などを通じて海外での生産活動に貢献した報酬を含んでおり、本来の国の生産量を正確に計ることができない」という理由から、国内総生産 (GDP) という概念が用いられるようになってきた。 GNPとGDPは、日本の場合あまり変わらず、一般に日本の名目GDPよりも名目GNPのほうがわずかに大きい。それは、「日本国内居住者による外国での生産」が外国で運用されている日本資本の受け取る金利･配当も含むからである。日本は、対外債権国であるため海外へ支払う金利･配当よりも海外から受け取る金利･配当のほうが多い。このため日本ではGNPのほうが多くなる。一方で、中南米諸国などの対外重債務国は、外国へ支払う金利が多いため、GNPよりもGDPが多い。このようにGNPとGDPの違いは対外的な債権債務の国民総生産（あるいは国内総生産）に対する割合が高い国にとっては重要である。 [編集]GNPからGNIへ 内閣府が発表している日本の国民経済計算では、2000年から93SNA（注：1993年に国際連合が勧告した、国民経済計算の体系）に移行したことに伴って国民総生産 (GNP) に替わる概念として国民総所得 (GNI) が統計に掲載されている。68SNA（注：1968年の国連勧告）における名目GNPと93SNAにおける名目GNIは概念的にも全く同一のものであるが、68SNAに基づいて推計されてきた実質GNPと93SNAにおける実質GNIは輸出入価格の差によって生じる所得の実質額（交易利得）の分だけ異なっている。GNPに替わってGNIという概念が使われるようになったのは、GNP (GNI) がGDPに雇用者報酬や投資収益などの財産所得・企業所得など海外からの所得を加えたものであり、生産というよりは所得の指標という性格が強いと言えるからである。 93SNA 新しい国民経済計算 SNAとは、System of National Accountsの略称であり、「国民経済計算」または、「国民経済計算体系」と訳されています。そして、93SNAとは、1993年に国連が加盟各国にその導入を勧告した国民経済計算の体系の名称です。 　この国民経済計算、すなわちSNAは、一国の経済の状況について、生産、消費・投資といったフロー面や、資産、負債といったストック面を体系的に記録することをねらいとする国際的な基準、モノサシです。言い換えるならば、企業の財務諸表作成における企業会計原則に相当する一国経済の会計原則が、国民経済計算、すなわちSNAであるわけです。 　これまで、日本をはじめ世界の多くの国がSNAという基準に従って、所得水準や経済成長率などの国際的な比較を行い、各国の経済の実態を明らかにしてきました。このため、SNAは、世界各国が共通の基準に基づいて作成することが必要です。 （国民経済計算（SNA）関連統計、内閣府　経済社会総合研究所） ▼TOPIX 　…と言いたいのですが、基本の知識だけでは安定した勝率は上げられません。なぜなら、株に関わっている人の大半は今まで紹介した「株式投資の基本」は当たり前のように知っているからです。一般的な投資家より有利な立場に立たなくてはなりませんが、それは、新しい知識や正しい情報を取り入れて、うまく活用することで可能となります。次の応用編からは、より実戦的な内容を扱っていきますが、今までどおりのわかりやすいスタンスで行きますのでご安心ください。それではさっそく内容に入りますね ＜日経平均株価とTOPIX＞ 　さて最初は、「日経平均株価とＴＯＰＩＸ（トピックス）」です。みなさんも、ニュースなどでこの言葉を一度は耳にしたこともあるかと思います。しかし、ＴＯＰＩＸと聞くと、何かむずかしいものが出てきたような感じもしますね。 　日経平均株価とＴＯＰＩＸは相場全体の流れを読み取る指標と覚えておいてください。むずかしく考える必要は全くありません。『数字が上がれば相場の調子がいい！数字が下がれば相場の調子が悪い！』。ただそれだけなのです。 　日経平均株価とＴＯＰＩＸは数字の意味が少しだけ違います。「日経平均株価」は、東証1部上場の銘柄から選んだ225銘柄の平均株価のことをいいます。トヨタやＮＴＴなどの日本を代表するような株が選ばれています。日経平均株価の特徴は株価が高い銘柄（値がさ株）が多いので、その影響を受ける特徴があります。（→ヤフーファイナンスで日経平均株価をチェックしてみる） 　「ＴＯＰＩＸ」は、東証株価指数をアルファベット表記したものです。東証1部上場の全銘柄の時価総額の合計を全銘柄で割って出した数字です。時価総額というのは、会社を丸ごと買ったときの値段を表し、計算式は「株価×発行済み株式数」となります。株価が上がると必然的に時価総額も上がります。ＴＯＰＩＸは、時価総額の高い銘柄（規模が大きな会社）の影響を受けます。1968年の4月1日を“100”という基準にして算出されます。 日経平均株価は、東証第一部上場銘柄のうち取引が活発で流動性の高い225銘柄を選定し、ダウ平均株価の株価平均型方式を基にした計算方法で修正平均を算出する。 東証株価指数（TOPIX,T?ky? stock Price IndeXの略称）は、東証第一部上場株の時価総額の合計を終値ベースで評価し、基準日である1968年1月4日の時価総額（当初数値は8兆6020億5695万1154円。2006年6月16日現在の数値は約488兆7363億2300万円）を100として、新規上場・上場廃止・増減資・企業分割などにより修正され、指数化したものである。 日経平均株価に比べ、特定業種・企業の株価の動きによる影響を受けにくい利点を持つ反面、株の持ち合いにより時価総額のダブルカウントが起きやすい欠点も有している。このため、東京証券取引所は、2004年7月に時価総額加重平均型株価指数から浮動株基準株価指数への変更を示唆。