物価上昇に関わる経済指標をグラフで見える化
最近、物価上昇が止まらないですね〜！
本当にどこまで上がるんだろう。。。
お久しぶりです。データサイエンティストのヒロキです。
今回このブログでは、
- ・雇用者数やCPIなど経済指標をFREDからMatlabコードを使ってダウンロードする方法
- ・Matlabコードでデータを比較する方法
- ・バフェット太郎さんのYoutubeをデータでしみじみすること
を解説したいと思います。
こんなグラフが得られます。
物価上昇とは？
物価上昇（＝物の価値が上りお金の価値が下がること）が続けば市場に出回るお金の量を減らしてお金の価値をあげようと米政府は長期金利を上昇させます。
そしてそれはマルチプル・コントラクション（PERの低下）を招き、株価の下落材料になります。
一方、物価上昇（＝物の価値が上りお金の価値が下がること）が落ち着けば米政府は利上げを行わないでしょう。
そしてそれはマルチプル・コントラクションと逆のPERの上昇を招き、株価の上昇材料になります。
詳細は、私がいつも参考にしているバフェット太郎さんのYoutubeチャンネルをぜひご覧ください。
そして、バフェット太郎さんも、どちらに転ぶのか、現時点判断することはできないため、「今後も経済データを注意深く観察するように」と行ってます。
物価上昇に関わる経済指標データとは？
物価上昇に関わるる経済指標データとは動画の中でも何度も登場している下記のような経済指標です。
以下 経済指標日本語名：FRED呼び名 の順で記載。
・雇用者数：All Employees, Total Nonfarm (PAYEMS)
・失業率：Unemployment Rate (UNRATE)
・労働参加率：Labor Force Participation Rate (CIVPART)
・平均時給： Average Hourly Earnings of All Employees, Total Private (CES0500000003)
・CPI(消費者物価指数)：Consumer Price Index for All Urban Consumers: All Items in U.S. City Average (CPIAUCSL)
・JOLT(米雇用動態調査)：Job Openings: Total Nonfarm (JTSJOL)
・ガソリン価格：US Regular Conventional Gas Price (GASREGCOVW)
そこで今回のブログでは、これらデータをFREDから入手し、実際自分の手でデータを比較することで、経済指標をしみじみすることを目的に、その方法を紹介します。
Matlabコード
基本的な操作はこちらの過去の記事を参照ください。
今回はいきなりコードを載せちゃいます。
%入力パラメータです。取得したい時系列データの名前と始まりと終わりの日付を指定します。
start_date = '9/3/2013'; %mm/dd/yyy beginning of date range for historical data
end_date = '9/3/2023'; %mm/dd/yyy ending of date range for historical data
%fredDataへseriesで指定した経済指標のデータを格納します。（コピペするだけでOK)
PAYEMS = get_fred_data(start_date, end_date, 'PAYEMS');%雇用者数
UNRATE = get_fred_data(start_date, end_date, 'UNRATE');%失業率
CIVPART = get_fred_data(start_date, end_date, 'CIVPART');%労働参加率
AHAE = get_fred_data(start_date, end_date, 'CES0500000003');%平均時給
CPI = get_fred_data(start_date, end_date, 'CPIAUCSL');%消費者物価指数
JOLT = get_fred_data(start_date, end_date, 'JTSJOL');%米雇用動態調査
GAS = get_fred_data(start_date, end_date, 'GASREGCOVW');%ガソリン価格
%グラフを作成します。
subplot(7,1,1)
plot(PAYEMS.t,PAYEMS.data1)
ylabel('雇用者数')
subplot(7,1,2)
plot(UNRATE.t,UNRATE.data1)
ylabel('失業率')
subplot(7,1,3)
plot(CIVPART.t,CIVPART.data1)
ylabel('労働参加率')
subplot(7,1,4)
plot(AHAE.t,AHAE.data1)
ylabel('平均時給')
subplot(7,1,5)
plot(CPI.t,CPI.data1)
ylabel('CPI')
subplot(7,1,6)
plot(JOLT.t,JOLT.data1)
ylabel('JOLT')
subplot(7,1,7)
plot(GAS.t,GAS.data1)
ylabel('ガソリン価格')
%ここから先はfredのwebサイトからデータを入手する関数（コピペするだけでOK)
function fredData = get_fred_data(startdate, enddate, series)
url = 'https://fred.stlouisfed.org/';
c = fred(url);
d = fetch(c,series);
d.Data(1:3,:);
format bank
d = fetch(c,series,startdate,enddate);
forex = d.Data(:,2);
maxforex = max(forex);
value = abs(forex-maxforex);
idx = find(value<0.001,1);
date = d.Data(idx,1);
datestr(date);
close(c)
t=datetime(d.Data(:,1),'ConvertFrom','datenum');
data1=d.Data(:,2);
fredData = timetable(t,data1);
end
複数のデータを縦並びで比較するにはsubplotが便利です。
コロナ前後でどのように推移しているか、わかりやすいですね。
今後の経済指標の動き、要チェックです！！
それでは今日はこの辺で。
Love&Respect
ヒロキ