補論用：ダービン・ワトソン比の出し方

いい加減なわりに、一番手間かかってる気がしなくもないです。

【実証ターム02.補論03：ダービン・ワトソン比の算出方法】

ダービン・ワトソン比（ダービンのh統計量）とは、「攪乱項の独立性」（各母集団からの標本抽出（攪乱項の出現）が独立である）が成り立っているかどうか、と言う事を検定するものである。

この「攪乱項の独立性」と言うものは、時系列データを扱う場合に成立しなくなる事がある。
この状態で最もよく発生してしまう事は、攪乱項の系列相関（注1）である。

ダービン・ワトソン比では、特に前期と今期に、このような傾向（一階の自己相関）が見られるかどうかを検定する。
一般に、「一階の自己相関がない時、攪乱項に自己相関がない」、即ち、攪乱項は独立であると判断される。

一階の自己相関があるとき，今期の攪乱項（F_t）（攪乱項の文字は、Flusterから取っている）と、前期の攪乱項（F_t-1）との間に、

F_t＝β（F_t-1）＋ηF_t・・・01

が成立する。

ダービン・ワトソン比として呼称する場合、説明変数の中にラグ付き被説明変数（被説明変数をδ_tとしたとき、ラグ付き被説明変数は（δ_t-1）となる）が含まれない事が条件となる。
含まれる場合、ダービンのh統計量という呼称となる。

ダービン・ワトソン比Ｄは

Ｄ＝［Σ（n,t=2）｛e_t－（e_t-1）｝］^2 ／Σ（n,j=1）（e_t）^2・・・02

で算出される。

ダービンのh統計量hは、

h＝（1－0.5D）{n／（1－nV）} ^0.5

注）Ｖは（δ_t-1）の係数の分散の推定量（標準誤差の2乗）。

で算出される。

ダービン・ワトソン比Ｄの判定は，データ数ｎと説明変数の個数ｋを与えて、読みとられる2つの数値ＤμとＤρを用いた場合、以下の事が判明する。

①D＜Ｄμ：正の自己相関がある。

②Ｄρ＜Ｄ＜4－Ｄρ：自己相関がないという仮説は棄却されない（①か③のどちらかという事はわからないが）。

③4－Ｄρ＜Ｄ：負の自己相関がある。

④Ｄμ＜Ｄ＜Ｄρ：結論を出す事自体が不可能。

⑤4－Ｄρ＜Ｄ＜4－Ｄμ ：結論を出す事自体が不可能。

ダービンのｈ統計量の場合、近似的に標準正規分布N（0, 1）に従う為、仮に有意水準を10％とした場合、

①ｈ＜－1.645：負の自己相関がある。

②－1.645＜ｈ＜1.645：自己相関がないという仮説は棄却されない（①か③かのどちらかまではわからないが）。

③1.645＜ｈ：正の自己相関がある。

ちなみに、（1－nV）が≦0の場合、計算が不可能になってしまう為、この場合は、e_tを（e_t-1）と、元の回帰モデルに含まれる説明変数とで回帰して、（e_t-1）との係数の有意性（ｔ検定）で判定する事になる。

さて、ここからは実務的な話になる。
共和分検定の時に使った残差の差分系列を2乗する。
そして、残差そのものも2乗する。
ここで、残差の差分系列の2乗の合計を残差の2乗の合計で割ると、ダービン・ワトソン比が算出される。
しかしエクセルの場合ならば、SUMSQと SUMXMY2（ＸマイナスＹの2乗和）という関数がある。

注）SUMSQ：指定した範囲内のデータの2乗の和を返す。
SUMXMY2：指定した2つの範囲の対応するデータの差の2乗の和を返す。

ＤＷ比の分子を求める事にSUMXMY2関数を用いて、分母を求める事にSUMSQ関数を用いればよい。

即ち、適当なセルに、
＝SUMXMY2（残差の観測値2：残差の観測値12,残差の観測値1：残差の観測値11）／SUMSQ（残差の観測値1：残差の観測値12）

という数式を入力すればよい（分かりにくければ、分割してやればよいだけの話である）。

参考
神山眞一「3. MS-Excelによる回帰分析」
http://www.econ.nagoya-cu.ac.jp/~kamiyama/siryou/regress/EXCELreg.html

豊田利久、大谷一博、小川一夫、長谷川光、谷崎久志『基本統計学　第3版』（東洋経済新報社、2010.09）
http://www.toyokeizai.net/shop/books/download/kihontoukeigaku3/data/sec11.7.pdf

補論用：共和分検定のやりかた

いやあ、「あとは補論1をみやがれ」という（意味合いの）ワードは実にすがすがしく、ずいぶん手間が省けました。

【実証ターム02.補論02：共和分検定の方法】

この補論は、手法に関して補論01を基礎としている為、単位根検定の手法が分からない読者はそちらから先に読まれることを推奨する。

単位根検定（和分）の場合、1つの時系列データだけについてであったが、和分を2組のデータの関係について拡張したものを共和分と呼ぶ。

非定常な１組の時系列データx（t）、y（t）が存在し、それぞれ I（d）であるとする。
このとき、2つの時系列データの一次結合（線形関係）x（t） - αy（t）もI（d）となる。
しかし、その一次結合がI（d-b）となるような定数αが存在するならば、x（t）とy（t）は、（d,b）次の共和分であるという。
ここで、αの事を共和分パラメータと呼ぶ。

例えば，対外資産とＭ2の間に次のような長期的な関係が存在しているとしよう。

FA（t）＝βＭ2（t）＋ε（t）・・・01

2つの変数は、既に付表09でI（1）となる事が証明されてはいるが、仮に証明はされていないが、どちらもI（1）となるとする。どちらも、1階の階差をとれば定常過程になるデータとする。
01式を変形し、u（t）とおく。

u（t）＝FA（t）－ε（t）－βM2（t） ・・・02

右辺は対外資産とＭ2の一次結合になっている。
どちらもI（1）ならば、その一次結合も当然ながらI（1）だが、長期的な変動が互いに打ち消しあって、その一次結合がI（0）、すなわち定常性を満たす場合がある。
このような場合に、今回であれば対外資産とＭ2は共和分であるという。
その時、02式では、u（t）はI（0）の定常過程であるという。

02式を書き換えると、

FA（t）＝u（t）＋ε（t）＋βM2（t） ・・・03

対外資産とＭ2がI（1）の非定常であったとしても、共和分が成立していれば、u（t）が I（0）で定常であり、01式の長期関係の成立が保証される事になる。

さて、実務的な内容に移ろう。
今回は、ある変数と同変数の差分系列で回帰分析を行うのではなく、ある変数と別の変数で回帰分析を行う。

本補論では、例として対外資産とＭ2を使用して回帰分析を行う。
データは以下に再掲しておく。

《イランＭ2（2000.01～2011.12）金額単位：10億リアル》

2000：258,274
2001：325,023
2002：422,887
2003：533,560
2004：692,707
2005：932,308
2006：1,296,288
2007：1,657,774
2008：1,917,444
2009：2,372,784
2010：2,962,702
2011：3,861,157


《イラン対外資産（2000.01～2011.12）金額単位：10億リアル》

2000：39,545
2001：43,425
2002：173,046
2003：209,646
2004：294,783
2005：428,172
2006：558,740
2007：742,122
2008：773,352
2009：767,125
2010：817,822
2011：1,316,507

この二つを回帰分析し、回帰分析を行う際に残差を出力する為に残差のチェックボックスにチェックを入れる。
回帰分析表を出力し終えたら、その残差に対する差分系列を作り出す。
元の残差と残差に対する差分系列との回帰分析を再び行い、単位根検定を行う。
後の判断は付表09と同じである。

参考
笹山茂「cointegration」
http://www2.kumagaku.ac.jp/teacher/~sasayama/macroecon/mailmagacointeg.html

豊田利久、大谷一博、小川一夫、長谷川光、谷崎久志『基本統計学　第3版』（東洋経済新報社、2010.09）
http://www.toyokeizai.net/shop/books/download/kihontoukeigaku3/data/sec11.7.pdf

単位根検定結果表

すっげー数はありますけど、不要なデータだらけなので、まあ論集に出すときは数減らすかもしれません。でも、教育も兼ねてるので、そのまま掲載するかもしれません。

【実証ターム02.付表09：単位根検定の結果】

Notes.Δχ_t＝β（χ_t-1）＋ε_tと言う式に於いて、β＝0を帰無仮説とする仮説を推定する。
即ち、β＝0が有意であった場合、01式のβは1であり、単位根は存在する事になる。
故に、当該時系列はＩ（1）のランダムウォークとなる。

〔預金金利の回帰分析〕

《回帰統計》
重相関Ｒ：0.182927
重決定Ｒ2：0.033462
補正Ｒ2：－0.05745
標準誤差：1.269924
観測数：12

《分散分析表》
〈回帰〉
自由度：1
変動：0.614164
分散：0.614164
観測された分散比：0.380827851
有意Ｆ：0.5509521

〈残差〉
自由度：11
変動：17.73978
分散：1.612708

〈合計〉
自由度：12
変動：18.35395

〈Ｘ値〉
係数：0.018974
標準誤差：0.030747
ｔ：0.617113
Ｐ－値：0.549720756
下限95％：－0.0487
上限95％：0.0866486

求めた推定式は、ｔ値も2を超えておらず、Ｐ－値も0.05以下ではなく、有意Ｆも低い値とは言えない為、回帰式として成立しているとは言えない。
帰無仮説は棄却される。

〔実質ＧＤＰ　回帰分析〕

《回帰統計》
重相関Ｒ：0.795898
重決定Ｒ2：0.633454
補正Ｒ2：0.542545
標準誤差：14052.19
観測数：12

《分散分析表》
〈回帰〉
自由度：1
変動：3.75Ｅ＋0.9
分散：3.75Ｅ＋0.9
観測された分散比：19.00987124
有意Ｆ：0.0014211

〈残差〉
自由度：11
変動：2.17Ｅ＋0.9
分散：1.97Ｅ＋0.8

〈合計〉
自由度：12
変動：5.93Ｅ＋0.9

〈Ｘ値〉
係数：0.039381
標準誤差：0.009032
ｔ：4.360031
Ｐ－値：0.001136236
下限95％：0.0195012
上限95％：0.0592611

求めた推定式は、ｔ値が2を超えておりＰ－値も0.05以下となっており、有意Ｆも低い値であり、回帰式として成立していると考えられる。
帰無仮説は棄却不可能である為、実質ＧＤＰはI（1）のランダムウォークである。

〔Ｍ2の回帰分析〕
《回帰統計》
重相関Ｒ：0.773672
重決定Ｒ2：0.598569
補正Ｒ2：0.50766
標準誤差：256,451.7
観測数：12

《分散分析表》

〈回帰〉
自由度：1
変動：1.08Ｅ＋12
分散：1.08Ｅ＋12
観測された分散比：16.40196962
有意Ｆ：0.0023238

〈残差〉
自由度：11
変動：7.23Ｅ＋11
分散：6.58Ｅ＋10

〈合計〉
自由度：12
変動：1.80Ｅ＋12

〈Ｘ値〉
係数：0.165452
標準誤差：0.040853
ｔ：4.049935
Ｐ－値：0.001915767
下限95％：0.0755349
上限95％：0.2553681

求めた推定式は、ｔ値が2を超えておりＰ－値も0.05以下となっており、有意Ｆも低い値であり、回帰式として成立していると考えられる。
帰無仮説は棄却不可能である為、Ｍ2はI（1）のランダムウォークである。

〔Ｍ3の回帰分析〕

《回帰統計》
重相関Ｒ：0.786467
重決定Ｒ2：0.618531
補正Ｒ2：0.527622
標準誤差：248521.6
観測数：12

《分散分析表》
〈回帰〉
自由度：1
変動：1.10Ｅ＋12
分散：1.10Ｅ＋12
観測された分散比：17.83586634
有意Ｆ：0.0017625

〈残差〉
自由度：11
変動：6.79Ｅ＋11
分散：6.18Ｅ＋10

〈合計〉
自由度：12
変動：1.78Ｅ＋12

〈Ｘ値〉
係数：0.158201
標準誤差：0.03746
ｔ：4.223253
Ｐ－値：0.001428538
下限95％：0.0757534
上限95％：0.2406496

求めた推定式は、ｔ値が2を超えておりＰ－値も0.05以下となっており、有意Ｆも低い値であり、回帰式として成立していると考えられる。
帰無仮説は棄却不可能である為、Ｍ3はI（1）のランダムウォークである。

〔対外資産の回帰分析〕

《回帰統計》
重相関Ｒ：0.53748
重決定Ｒ2：0.288885
補正Ｒ2：0.197976
標準誤差：149590.1
観測数：12

《分散分析表》
〈回帰〉
自由度：1
変動：1Ｅ＋11
分散：1Ｅ＋11
観測された分散比：4.468662357
有意Ｆ：0.0606408

〈残差〉
自由度：11
変動：2.46Ｅ＋11
分散：2.24Ｅ＋10

〈合計〉
自由度：12
変動：3.46Ｅ＋11

〈Ｘ値〉
係数：0.144348
標準誤差：0.068285
ｔ：2.113921
Ｐ－値：0.058180092
下限95％：－0.005945
上限95％：0.2946421

求めた推定式は、ｔ値が2を超えてはいるが、Ｐ－値は0.05以下ではなく、有意Ｆも低い値とは言えない為、回帰式として成立しているとは言えない。
単位根検定の場合、ｔ値のみ判断すれば良い為、帰無仮説は一応棄却不可能である為、対外資産はI（1）のランダムウォークであると言える。

補論：単位根検定に際して

もはや教科書ですね、これ。ぜったい論文じゃないよ・・・。

【実証ターム02.補論01：単位根検定の方法】

単位根検定の方法は、基本的なＤＦ－ＧＬＳ検定（Dickey-Fuller Test is Based on GLS Detrending）（注1）、ＤＦを拡張したＡＤＦ検定（Augmented Dickey-Fuller Test）、そしてＰＰ検定（Phillips-Perron Test）（注2）である。
単位根検定を行う際のソフトウェアとして、ウェブサイト上では「Ｒ」（注3）が多く紹介されている。
しかし、注釈3の通り、実際にライトユーザーがＲを使い回帰分析を順調に行えるとは到底考えられない為、大半の論文の読者が使用した事のあるであろうMicrosoft社の「Microsoft Excel」（注4）を使用し、本補論の説明を行う。

さて、単位根検定とは、変数がランダムウォーク（酔歩）（注5）であるか否かを検定するものである。
以下の式に於いて、β＝1の時の帰無仮説検定を行う事になる。

y_t＝β（y_t-1）＋ε_t・・・01

注）ＤＦテストの場合、定数・トレンド項（01式で云うε）は無視する。

まずは、「階差」というものを作る。
なぜ「階差」を作るかと言うと、そのままの変数で回帰させた場合、後に言うＰ－値と言うものが上昇してしまい、単位根過程と認定されてしまう為である。
単位根過程同士を回帰させた場合、見せかけの回帰（互いに無関係の単位根過程で回帰分析を行った際に、実際よりも高い説明力が生じてしまう現象を指す）が発生してしまう可能性が高く、とりわけ「トレンドのあるような変数（ＧＤＰや株価等）」をそのまま使ってしまう事は問題がある為である。しかし、現にそのような変数の単位根過程を見極めたい訳である為、一種の処方箋（Prescription）として、階差（差分系列）を作るわけである。

要は、2002年度の階差を求めたければ、2002年度のデータから2001年度のデータを差し引けばよい。
実際に、付表01のＭ2のデータを使ってやってみよう。

《イランＭ2（2000.01～2011.12）金額単位：10億リアル》

2000.01：258,274
2001.02：325,023
2002.03：422,887
2003.04：533,560
2004.05：692,707
2005.06：932,308
2006.07：1,296,288
2007.08：1,657,774
2008.09：1,917,444
2009.10：2,372,784
2010.11：2,962,702
2011.12：3,861,157

この階差（ΔＭ2）を出す。

2001－2000：66,749
2002－2001：97,864
2003－2002：110,673
2004－2003：159,147
2005－2004：239,601
2006－2005：363,980
2007－2006：361,486
2008－2007：259,670
2009－2008：455,340
2010－2009：589,918
2011－2010：898,455

ここで01式を修正し、

ΔM2_t＝β（M2_t-1）＋ε_t・・・02

この式を推定しよう。
02式に於いて、β＝0を帰無仮説とする仮説を推定する。
即ち、β＝0が有意であった場合、01式のβは1であり、単位根は存在する事になる。
故に、当該時系列はＩ（1）のランダムウォークとなる。

エクセルで、「Excel 2003」の場合はツールバーからデータ分析（注6）を、「Excel2007」の場合はデータのタブからデータ分析をクリックし、回帰分析を選択する。

入力Ｙ範囲と入力Ｘ範囲を求められるので、入力Ｙ範囲には階差データをそのまま、入力Ｘ範囲には、2010年までのデータを入れる。
2011年までのデータを含んだ場合、同数のデータにならず、回帰分析が行えない（もし入れても、警告が表示され弾かれる）。
そして、出力先を適当なセルを選択し（出来るだけ広いスペースのとれるようなセルを推奨する）、「定数に0を使用」（これは、要するにＤＦテストに於けるε＝0）という項にチェックを入れる。
これを行うと、Ｍ2の回帰分析データが出力されるので、他の変数に対しても同じ手順を踏めば問題なく回帰分析が行える。

ちなみに、Ｍ2の単位根検定に於ける回帰分析結果は以下の通りである。

《回帰統計》
重相関Ｒ（回帰分析の当てはまりの指標で、偏差平方和のうち、偏差平方和によって説明できる割合）：0.773672
重決定Ｒ2（自由度修正決定変数。説明変数の数を考慮した当てはまりの指標）：0.598569
補正Ｒ2（重決定の補正）：0.50766
標準誤差（エラーの平均的なばらつきの推定値）：256,451.7
観測数：12

《分散分析表》
注）切片以外の全ての説明変数は無効（切片以外の説明変数の真の係数は全て0である）という帰無仮説の検定を行った結果。

〈回帰〉
自由度：1
変動：1.08Ｅ＋12
分散：1.08Ｅ＋12
観測された分散比（決定係数が大きいほど大きくなる。値が大きいと、帰無仮説が不自然になる）：16.40196962
有意Ｆ（帰無仮説の下、偶然によって標本が観測されてしまう確率の上限。低いほど効果のある説明変数がある事になる）：0.0023238

〈残差〉
自由度：11
変動：7.23Ｅ＋11
分散：6.58Ｅ＋10

〈合計〉
自由度：12
変動：1.80Ｅ＋12

〈Ｘ値〉
係数（被説明変数への効果の推定値）：0.165452
標準誤差（係数の不確かさを示す。小さいと、推定精度が高いことになる。説明変数のエラーのばらつきが大きい時や、説明変数同士が相関を持つ場合は大きくなる）：0.040853
ｔ（標準誤差で割る事で、基準精度で評価した推定係数。t分布を示しており、回帰式のあてはまり具合を示す。目安として絶対値で2を超えれば効果のある説明変数と言える）：4.049935
Ｐ－値（係数が0となる確率。帰無仮説の下で、分析結果のｔ値が出る境目の確率を示している。0.05を切っていることが目安となり、低いに越した事はない）：0.001915767
下限95％：0.0755349
上限95％：0.2553681

求めた推定式は、ｔ値が2を超えておりＰ－値も0.05以下となっており、有意Ｆも低い値であり、回帰式として成立していると考えられる。
帰無仮説は棄却不可能である為、Ｍ2はI（1）のランダムウォークである。
上記を全ての変数に当てる必要があるが、結果は本論に示してあるので割愛する。

注1：GLS Detrendingを提唱したのは、
Elliott, Graham, Thomas J.Rothenberg and James H.Stock, “Efficient Tests for an Authoregressive Unit Root”, Econometrica, Vol.64, p813-816.である。
Available at
http://www.jstor.org/stable/2171846

注2：ＰＰ検定は、分散不均一状況下と系列相関がある条件下での一致性のある推定量の考え方を利用したノンパラメトリック（Non-Parametric）な検定モデルであるが、今回の補論では一切使用しないので、そういうものもあると言う認識でよい。

Reference
松浦克己『応用計量経済学8』
http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=4&ved=0CDIQFjAD&url=http%3A%2F%2Fwww.yu-cho-f.jp%2Fresearch%2Fold%2Fpri%2Freserch%2Fmonthly%2Fm-others%2F1999%2Fno134p111.pdf&ei=GSEwUq6eJIKRkwXErYGQCg&usg=AFQjCNE_wbQdYN2em4hcJ-5UJAUHWCfMGw&sig2=6qFgUyrLS1aQjIB6ef5VGw

注3：統計ソフトウェア内では有名なフリーソフトの名前である。
しかし、Ｒ言語と言うものをまず覚えなければならないのはもちろんの事、Ｒ自体の操作が慣れないうちは回帰分析に至る事はまず難しい、と言う点から、今回はＲは使用していない。
Reference
「無料統計ソフトR」
http://o-server.main.jp/r/about.html

注4：ちなみに、筆者のExcelは「Excel 2003」であるが、「Excel 2007」でも画面が違うだけで、支障なく事は行える。

注5：次に現れる位置が確率的に無作為に決定される運動を指す用語。

注6：Excel2003にせよ、Excel2007にせよ、データ分析が見つからなかった場合、それはアドインで追加していないからである。
ツールバーのアドインで分析ツールを選択し、一度インストールすれば、使えるようになる。

参考
teramonagi「Ｒで学ぶ回帰分析と単位根検定」
http://www.slideshare.net/teramonagi/r-7066155

豊田利久、大谷一博、小川一夫、長谷川光、谷崎久志『基本統計学　第3版』（東洋経済新報社、2010.09）
http://www.toyokeizai.net/shop/books/download/kihontoukeigaku3/data/sec11.7.pdf

「Excel～回帰分析」
http://ryu.kakurezato.com/excel/excel_ra.html

第 6 章．時系列分析の基礎 -WordPress
http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCkQFjAA&url=http%3A%2F%2Fhungrysleepygreedy.files.wordpress.com%2F2012%2F04%2Fe_views_6.pdf&ei=r2AwUsPYDIjekAXb1YHgBQ&usg=AFQjCNFqlU54GoMuxWQsyEaAQNG8VnrfAg&sig2=65wa6mDxb_hzNtNaxBvs4g

実証ターム2用ネタ（修正アリ）

いくぶん修正入りです。

【実証ターム02.付表01：イランの通貨供給量】

《イラン通貨供給量（2000.01～2011.12）金額単位：10億リアル》

出典：Islamic Republic of Iran: 2011 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 11/241; July 5, 2011

Islamic Republic of Iran: 2009 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 10/74; January 11, 2009

Islamic Republic of Iran: 2008 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 08/284; June 19, 2008

Islamic Republic of Iran: 2006 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Code 07/100; February 1, 2007

Islamic Republic of Iran: 2005 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 06/154/; February 15, 2006

Article Consultation Staff Reportの値による年単位のＭ2、Ｍ3のデータである。
括弧内はＭ3の数値。
ちなみにＭ3は外貨建て預金と、ノンバンクの購買力変動会計をＭ2に組み込んだもの。

2000.01：258,274（260,811）
2001.02：325,023（336,715）
2002.03：422,887（454,021）
2003.04：533,560（565,501）
2004.05：692,707（740,535）
2005.06：932,308（994,080）
2006.07：1,296,288（1,383,600）
2007.08：1,657,774（1,779,916）
2008.09：1,917,444（2,049,924）
2009.10：2,372,784（2,532,665）
2010.11（Estimate）：2,962,702（3,208,832）
2011.12（Project）：3,861,157（3,971,839）

【実証ターム02.付表02：イランの対外資産・対外負債比較】

《イラン対外資産・対外負債・対外純資産（2000.01～2011.12）金額単位：10億リアル》

出典：Islamic Republic of Iran: 2011 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 11/241; July 5, 2011

Islamic Republic of Iran: 2009 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 10/74; January 11, 2009

Islamic Republic of Iran: 2008 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 08/284; June 19, 2008

Islamic Republic of Iran: 2006 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Code 07/100; February 1, 2007

Islamic Republic of Iran: 2005 Article IV Consultation Staff Report; Public Information Notice on the Executive Board Discussion; and Statement by the Executive Director for Iran; IMF Country Report 06/154/; February 15, 2006

Article Consultation Staff Reportの値による年単位の対外資産と対外負債のデータである。
2000年のみ、通貨単位の相違が発生した関係で換算を行っている。

2000.01
対外資産：39,545
対外負債：44,198
対外純負債：4,653

2001.02
対外資産：43,425
対外負債：16,997
対外純資産：26,428

2002.03
対外資産：173,046
対外負債：21,553
対外純資産：151,493

2003.04
対外資産：209,646
対外負債：17,288
対外純資産：192,358

2004.05
対外資産：294,783
対外負債：14,920
対外純資産：279,863

2005.06
対外資産：428,172
対外負債：39,092
対外純資産：389,080

2006.07
対外資産：558,740
対外負債：78,000
対外純資産：480,740

2007.08
対外資産：742,122
対外負債：90,142
対外純資産：651,980

2008.09
対外資産：773,352
対外負債：70,023
対外純資産：703,329

2009.10
対外資産：767,125
対外負債：59,268
対外純資産：707,857

2010.11（Estimate）
対外資産：817,822
対外負債：54,411
対外純資産：763,411

2011.12（Project）
対外資産：1,316,507
対外負債：63,000
対外純資産：1,253,507

【実証ターム02.付表03：イランの通貨供給量の増加率】

付表01の数値を利用したデフレータである。
2000.01のみ、増加率は0％としてある。
四捨五入済。　

2000.01：0％
2001.02：29.1％
2002.03：34.8％
2003.04：24.6％
2004.05：31％
2005.06：34.2％
2006.07：39.2％
2007.08：28.6％
2008.09：15.2％
2009.10：23.5％
2010.11：26.7％
2011.12：23.8％

【実証ターム02.付表04：イランのＣＰＩ】

《イランの消費者物価指数（単位：指数。基準年である2004年を100とした場合）2000～2013》
http://ecodb.net/country/IR/imf_cpi.html

2000：58.20
2001：64.80
2002：75.00
2003：86.70
2004：100.00
2005：110.40
2006：123.50
2007：146.22
2008：183.31
2009：203.03
2010：228.19
2011：277.21
2012：362.03（推計値）
2013：460.51（推計値）

【実証ターム02.付表05：4カ国の外貨準備高】

《外貨準備高比較（イランのみ2000～2014、他は1987～2000）》

《イランの外貨準備高　1993～2014（単位：100万ＵＳドル）》
注）数値は四捨五入したもの。イランでは、中央銀行から発表はあるものの、正確な統計は発表されていない。
データはIranian authorities ; and IMF staff estimates（2000-2010）
（出所：IMF “Islamic Republic of Iran : 2004 Article IV Consultation - Staff Report : Staff Supplement ; Public Information Notice on the Executive Board Discussion ; and Statement by the Executive Director for Iran”, IMF Country Report No.04/306, September, 2004

IMF “Islamic Republic of Iran : 2006 Article IV Consultation - Staff Report : Staff Supplement ; Public Information Notice on the Executive Board Discussion ; and Statement by the Executive Director for Iran”, IMF Country Report No.007/100, March, 2007

IMF “Islamic Republic of Iran : 2009 Article IV Consultation - Staff Report : Staff Supplement ; Public Information Notice on the Executive Board Discussion ; and Statement by the Executive Director for Iran”, IMF Country Report No.10/74, March, 2010

IMF “Islamic Republic of Iran : 2011 Article IV Consultation - Staff Report : Staff Supplement ; Public Information Notice on the Executive Board Discussion ; and Statement by the Executive Director for Iran”, IMF Country Report No.11/241, August 2011）

全文：Islamic Republic of Iran and the IMF
http://www.imf.org/external/country/irn/index.htm?type=9998

2011年のデータは確定値ではないが、年末にＩＭＦが報告したデータによれば、1,060億ドルと言う数値が出されている（『アングル：イラン通貨暴落が砕く「学びの夢」、祖国見限る学生も』（Reuter、2012年10月19日）。
2012年、2013～2014年のデータは、2013年1月14日のシャルグ（Sharq）紙に掲載された、イギリス紙（どこのイギリス紙かは不明）が発表した報告書の内容（公益財団法人中東調査会『中東かわら板』No.16, 2013.01.23）。


http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCkQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.imf.org%2Fexternal%2Fpubs%2Fft%2Fscr%2F2004%2Fcr04306.pdf&ei=RN0eUvGeB8XLkgWIyIGYCg&usg=AFQjCNHjs0tSCuTF7AUhNqnmouiO5adMkw&sig2=fW-QTdFyh1uL4BztLsoTfw

http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCkQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.imf.org%2Fexternal%2Fpubs%2Fft%2Fscr%2F2007%2Fcr07100.pdf&ei=ddoeUs2wOMaHkwWl1oDAAQ&usg=AFQjCNHgVhVil8tIVspcaYLCKxKcEEKRxA&sig2=l0GUSkfASXjmRdIB-EUwrA

http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=4&ved=0CDEQFjAD&url=http%3A%2F%2Fwww.imf.org%2Fexternal%2Fpubs%2Fft%2Fscr%2F2010%2Fcr1074.pdf&ei=bkAdUvL_LcrWkAXBq4GICw&usg=AFQjCNERwAubwvFigo-lgLobLxaKNLR0dw&sig2=NVOmqebz130COM8zXuVkIg

http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=1&ved=0CCkQFjAA&url=http%3A%2F%2Fwww.imf.org%2Fexternal%2Fpubs%2Fft%2Fscr%2F2011%2Fcr11241.pdf&ei=4NgeUoasLIXskAWj9oGACA&usg=AFQjCNEIBbjVDiaNuFJ8cnwjIP38a5H7rA&sig2=-Pvb69jws6jw39OjxmxDPw

http://sp.m.reuters.co.jp/news/newsBodyPI.php?url=http://jp.reuters.com/article/topNews/idJPTYE89I02420121019

http://www.google.co.jp/url?sa=t&source=web&cd=2&ved=0CCwQFjAB&url=http%3A%2F%2Fwww.meij.or.jp%2Fmembers%2Fkawaraban%2F20130123164732000000.pdf&ei=X-IeUqjWBIbQlAWUr4CAAw&usg=AFQjCNGHBSptXCGaIC87BRqmgdQ9UO6Olw&sig2=CoEuTqKoHTCnnkh_IDVuNQ

2000：12,176
2001：16,600
2002：21,000
2003：24,700
2004：33,300
2005：46,300
2006：60,500
2007：82,900
2008：79,600
2009：78,000
2010：78,900
2011：106,000（推計値）
2012：79,609（推計値）
2013：69,000（推測値）
2014：63,000（推測値）

《インドネシアの外貨準備高　1987～2000（単位：100万ＵＳドル）》
注）金は除外している。数値は四捨五入したもの。データはWorld development indicators（1987-1999）、国連ＭＢＳ（Monthly Bulletin of Statistics Online）（2000）。
http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=1&id=4
http://unstats.un.org/unsd/mbs/app/DataSearchTable.aspx

1987：5,592
1988：5,048
1989：5,454
1990：7,459
1991：9,258
1992：10,449
1993：11,263
1994：12,133
1995：13,708
1996：18,251
1997：16,587
1998：22,717
1999：26,445
2000：28,502

《大韓民国の外貨準備高　1987～2000（単位：100万ＵＳドル）》
注）金は除外している。数値は四捨五入したもの。データはWorld development indicators（1987-1999）、国連ＭＢＳ（Monthly Bulletin of Statistics Online）（2000）。
http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=1&id=4
http://unstats.un.org/unsd/mbs/app/DataSearchTable.aspx

1987：3,584
1988：12,347
1989：15,214
1990：14,793
1991：13,701
1992：17,121
1993：20,228
1994：25,639
1995：32,678
1996：34,037
1997：20,368
1998：51,974
1999：73,987
2000：96,131

《タイの外貨準備高　1987～2000（単位：100万ＵＳドル）》
注）金は除外している。数値は四捨五入したもの。データはWorld development indicators（1987-1999）、国連ＭＢＳ（Monthly Bulletin of Statistics Online）（2000）。
http://databank.worldbank.org/ddp/home.do?Step=1&id=4
http://unstats.un.org/unsd/mbs/app/DataSearchTable.aspx

1987：4,007
1988：6,097
1989：9,515
1990：13,305
1991：17,517
1992：20,359
1993：24,473
1994：29,932
1995：35,982
1996：37,731
1997：26,179
1998：28,825
1999：34,063
2000：32,016

【実証ターム02.付表06：イランの実質ＧＤＰ（2000～2013）単位：10億リアル】

注）四捨五入済。データは93SNAに基づいたもの。
原典：IMF「World Economic Outlook Databases 2013」
出典：「イランのGDPの推移」
http://ecodb.net/country/IR/imf_gdp.html

2000年：322,278
2001年：334,104
2002年：361,366
2003年：390,488
2004年：414,179
2005年：433,463
2006年：460,387
2007年：489,699
2008年：492,522
2009年：511,975
2010年：542,174
2011年（Estimate）：558,587
2012年（Estimate）：548,112
2013年（Estimate）：541,242

【実証ターム02.付表07：イランの預金金利（2000～2012）単位：％】

注）預金金利をデータに採用した理由は、イランの場合短期金利のデータが存在していなかった為である。
この預金金利も、データの存在しない年度が存在する為、データではNot Availableと表記してあるが、検定を行う際には、括弧内のダミー（2003年の値）を使用している。
四捨五入済。

原典：World Develop Indicators.

2000年：Not Available（11.675）
2001年：Not Available（11.675）
2002年：Not Available（11.675）
2003年：11.675
2004年：11.700
2005年：11.777
2006年：11.560
2007年：11.601
2008年：13.305
2009年：13.140
2010年：11.940
2011年：11.162
2012年：14.812