2013年8月20日火曜日

2013/7 日本の政策金利 0.073% ▼


2013年7月の日本の政策金利(無担保コール翌日物、月平均利回り)は、前月から0.001%減の0.073%となりました。




上の最初のグラフは、1985年7月からの日本の政策金利の推移です。


上の二番目のグラフは、2003年1月からの日本の政策金利の推移です。


注)
2013年4月、日本銀行は金融政策決定会合で「量的・質的金融緩和」の導入を決定し、金融市場調節の操作目標が無担保コール翌日物金利からマネタリーベースに変更されました

2013/8 世界の大豆需給 在庫率 26.9% ▼

米農務省が発表した世界の大豆需給報告(2013年8月報告)によると、期末在庫率が、前月報告より0.5%減の26.9%となりました。




供給量:281.72(+5.3%)
消費量:268.72(+4.3%)
需給バランス:△13.00
在庫量:72.27(+16.2%)
在庫率:26.9%(+2.8ポイント)


単位:百万トン
需給バランス:△供給超過、▲供給不足
出典:米国農務省
括弧内は対前年比


【前月からの変更点】
なし


【需給】
生産量は、米国で高温・乾燥により収穫が減少した前年度と比べて増加。ブラジルで収穫面積の増加により史上最高、アルゼンチンで高単収と史上最高の作付面積により増加となること等から、世界全体で前年度を上回る見込み。また、消費量もアルゼンチン、中国、米国等で増加。世界全体の生産量は消費量を上回り、期末在庫率は前年度より上昇。


【価格】
2013年1月以降、好調な輸出成約やアルゼンチンの高温・乾燥天候から値を上げ、2月以降、アルゼンチンの天候回復やブラジルの豊作見込みから一時値を下げた。その後、米国の堅調な輸出需要から値を戻したものの、3月中旬から南米の収穫の進展や3月末の米国四半期在庫報告で市場予想を上回る在庫となったことから値を下げた。4月中旬以降、米国で低温多雨型の天候による2013/14年度の作付け遅れや、旧穀の需給の引き締まりから16ドル/bu台前後に上昇した。7月中旬以降、2013/14年度の米国産の豊作が見込まれることから、現在13ドル/bu台後半に下落。

2013年8月19日月曜日

2013/7 日本の長期金利 0.797% ▼


2013年7月末時点の日本の長期金利(10年物国債流通利回り)は、前月より、0.048%低下して、0.797%となりました。


2ヶ月連続の低下です。




上の最初のグラフは、1986年7月からの日本の長期金利の推移です。


上の二番目のグラフは、2003年1月からの日本の長期金利の推移です。

2013/8 世界のコメ需給 在庫率 22.6% ▼

米農務省が発表した世界のコメ需給報告(2013年8月報告)によると、期末在庫率は、前月報告から0.1%低下して、22.6%となりました。




供給量:477.93(+1.9%)
消費量:475.28(+1.3%)
需給バランス:△2.65
期末在庫量:107.47(+2.5%)
期末在庫率:22.6%(+0.2ポイント)


単位:百万トン
需給バランス:△供給超過、▲供給不足
出典:米国農務省
括弧内は対前年比


【前月からの変更点】
なし


【需給】
生産量は、インド、タイ、ベトナムで史上最高となるほか、東南アジアを中心に増加することから、世界全体では史上最高の前年度を更に上回る見込み。また、消費量も中国、インド等で増加し史上最高となるものの、世界全体の生産量は消費量を上回り、期末在庫率は前年度より増加。


【価格】
2013年1月以降、輸出需要がベトナム産等にシフトしていたものの、引き続き輸出向け供給量が引き締まり堅調であったが、2月以降、タイにおける政府在庫の放出や輸出需要の動きが鈍いこと等により、現在は500ドル/トン台前半で推移。

2013/8/2週 日本の倒産 大型 0 中小規模 1

2013年8月第2週の日本の大型倒産(負債200億円以上)は、有りませんでした。
5週連続で大型倒産が発生しませんでした。


負債200億円未満の中小規模の倒産は、1件でした。
TDB


◆◆◆


中小規模の倒産企業のアメリカンシルバーウッド株式会社は、建設関連でしたが、建設・不動産関連の倒産は、最近では稀になっています。

2013/8/2週 黒点数 85=>134 Max:134 Min:85

2013年8月第2週の黒点情報・・・黒点数は、130台に増加。






2013/ 8/14 11:32 太陽の西端でCクラスフレアが続いています。明日くらいから高速風が到来するかもしれません。
2013/ 8/15 07:59 太陽でフィラメントの噴出が発生しました。太陽風はやや高速になっています。
2013/ 8/16 11:17 太陽風は600km/秒の高速風になっています。磁気圏の活動も高まっています。
2013/ 8/17 08:50 太陽風の速度は750km/秒に高まりました。高速風は続いています。
2013/ 8/18 17:04 太陽でM3.3の中規模フレアが発生しました。太陽風の速度は下がりながら高速状態は続いています。


◆◆◆


中規模フレアの発生、磁気圏の活動の高まり、高速太陽風の発生など、太陽の活動は、活発化してきました。

2013年8月18日日曜日

日米の景気循環の比較 第26回 日本の住宅関連指標のまとめ

1.はじめに

前回までの複数回にわたって、日本の住宅投資関連の各種指標を分析してきました。
今回は、整理のために、これらの指標の中から景気分析用に重要な指標を挙げて、その特徴、利点・欠点などをまとめてみることにします。


2.新規・個人向け住宅資金貸付額

(1)データ源泉

  日本銀行の預金・貸出統計

(2)特徴

  日本の民間銀行が個人向けに新規に貸出した住宅資金の総額を日本銀行が、四半期毎に集計・公表したもので、日本の住宅の最終需要を見るための、最も基本的な指標。

  国内銀行と信用金庫の住宅ローンは、全体の約75%を占めると見られ(2011年実績)、その全額がこの統計に反映されている。業態別住宅ローンの推移 住宅金融支援機構

  
  また、一般的な住宅取得では、支払い額の6分の5(約83%)を住宅ローンで支払うと仮定すると、日本の住宅の最終需要の約62%(=75%×83%)がこの統計に反映されていると考えられる。

(3)利点

  ・全ての民間銀行から報告された会計数値を日本銀行が集計・公表しているため、信頼性が高い。
  ・約40年分の長期のデータが蓄積されてあるため、その間に発生した9回の景気後退との関係を長期的に分析できる。
  ・貸付額という金額で表された数値であるため、契約率や戸数では捉えにくい住宅投資の金額的なボリューム感が分かる。

 (4)欠点

  ・四半期単位のデータであるため、直近の数値の把握が遅れる。例えば、貸付額のピークアウトを確認するためには、翌四半期末の翌々月の半ば、すなわち、5ヶ月半後となってしまう。
  ・長期金利の変動に影響されて、景気循環よりも短い周期で上下する傾向があるため、常に、長期金利と比較しながら、景気循環に沿った動きかどうかを見極める必要がある。

  (5)グラフ




3.住宅ローン資金需要判断D.I.

(1)データ源泉

  日本銀行の主要銀行貸出動向アンケート調査

(2)特徴

  日本銀行と取引のある国内銀行および信用金庫のうち貸出残高の大きい50 行を対象に、一年に4回(1月、4月、7月、10月)、貸出動向をアンケート形式で調査・発表しているもので、対象金融機関の貸出残高全体に占める貸出シェアは約75%に達している。

  この調査の中に、住宅ローンの貸出動向の調査が含まれており、住宅ローン資金需要判断D.I.というポイント形式でまとめられている。

(3)利点

  ・住宅ローン資金需要判断D.I.は、この調査の翌月に発表される新規・個人向け住宅資金貸付額と同じ方向性を示すために、同指標を予測するための補完指標として利用できる。


(4)欠点

  ・金額ではなく、ポイント形式のD.I.であるため、アンケート回答者の主観が入る余地がある。
  ・また、回答者の間でバラつきが生じる可能性がある。

(5)グラフ


4.首都圏マンション契約率

(1)データ源泉

  民間の不動産経済研究所が、首都圏や近畿圏における新築マンションの月間契約率を集計して発表しているもの。

(2)特徴

 新築マンションの需給がどの程度、逼迫あるいは緩和しているかが分かる。また、ノイズが比較的に小さく、長期的なトレンドを把握し易い。

(3)利点

  ・前月のデータが翌月の半ばに公表されるために、マンション市場の需給動向を最も早期に把握できる。
  ・基本的に、新規・個人向け住宅資金貸付額と同じ方向性を示すために、同指標を予測するための補完指標として利用できる。
  ・新規・個人向け住宅資金貸付額は、長期金利の変動に同期して、景気循環よりも短い循環構造を持つが、首都圏マンション契約率は、長期金利の変動の影響を受けにくい。これは、首都圏マンション契約率の分子(需要)と分母(供給)が、長期金利の変動の影響を相殺し合うためだと考えられる。
  ・2012年のような円高不況の先行指標として利用できる可能性がある。

 (4)欠点

  ・統計開始が1994年であり、約20年分のデータ蓄積しかないため、この間、4度の景気後退との関連しか分析出来ない。
  ・民間のマンション業者の自主的な報告に基づく統計であるため、信頼性や基準の統一に関して、やや、懸念がある。
  ・首都圏の新築マンションという限られた範囲のデータで、日本全体の住宅市場を予測することは、誤差が大きくなる可能性がある。

(5)グラフ


5.新設住宅着工戸数

(1)データ源泉

  国土交通省が、全国の建築申請のデータを月次で集計して、公表しているデータ。

(2)特徴

 持ち家、貸家、給与住宅、分譲住宅、分譲マンションといった単位で集計されており、日本の住宅の供給動向を見るための最も基本的な統計。

(3)利点

  ・建築申請という公的なデータに基づいているため信頼性が高い。
  ・今後、建設業に発注される仕事量を予測出来る。

(4)欠点
  ・一般的に供給のピークは、需要のピークよりも遅れるため、景気の先行指標と言うよりは、一致指標である。
  ・戸数単位であるため、金額的なボリュームを把握し難い。
  ・分譲住宅や分譲マンションなど、見込み需要に基づいた着工戸数もこの統計に計上される。
  ・現時点でネットで取得できる新設住宅着工戸数のデータ範囲は、約10年分であり、長期的な分析には不十分である。

(5)グラフ


5.住宅メーカーの受注速報

(1)データ源泉

  大手の住宅メーカーが、前月の受注実績を各社のホームページで公開している。

(2)特徴

  複数の会社の受注実績(一戸建て注文住宅の受注金額の前年同月比)を同時に見ることによって、一戸建て住宅市場のトレンドを推測できる。

(3)利点

  ・前月のデータが翌月の半ばに公表されるために、市場動向を早期に把握できる。
  ・2012年のような円高不況の先行指標として利用できる可能性がある。

(4)欠点

  ・最も蓄積量の大きい積水ハウスのデータでも、約8年分しか無いため、景気循環との長期的な関係分析は不可能である。
  ・各企業の自主的な報告であるため、信頼性にやや欠ける面がある。
  ・大手の住宅メーカーの市場寡占率は低いため、受注速報が、全体の住宅市場をそのまま正確に映し出しているとは限らない。

(5)グラフ