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■当たると評判！ 米雇用統計はどうやって予想している？

 社畜の妖精「にほんばっしー」の「中の人」こと、某金融機関の営業部に所属する若き実力派、Ａさんへのインタビュー取材。

 「金融社畜の妖精『にほんばっしー』に突撃(3) スカイマーク株で着ぐるみ1個分の損失!?」に続いて、次は、ツイッターなどでもかなり話題、米雇用統計の数値を予想する「にほんばっしーモデル」について深堀りしてみたいと思います。

 ５月に発表された４月米雇用統計、ＮＦＰ（非農業部門雇用者数変化）の予想と結果は、以下のとおりでした。

【４月米雇用統計、ＮＦＰの予想と結果】

・ 前回結果：12.6万人（126k）
・ 市場予想：22.8万人（228k）
・ にほんばっしーモデル予想：19.0万人（190k）
・ 結果：22.3万人（223k）

 この雇用統計の前にツイッター「にほんばっしー公式アカウント」に投稿された「にほんばっしーモデル」は、こんな感じでした。

４月の米雇用統計「にほんばっしーモデル」

 数値までピッタリとはいかなかったものの、方向性は、今回も正解でしたね。さっそく、本題に入っていきましょう！

 「にほんばっしーモデル」では、米雇用統計の中でも特に重要と言われているＮＦＰ（非農業部門雇用者数変化）の数値を予想していますよね？ ずばり、どうやって予想しているのでしょうか？

 記者の疑問に、Ａさんは、2015年５月に発表された４月の米雇用統計の予想について、本業で使用したプレゼン資料（「雇用統計モデルの解説」）を使って説明してくれました。Ａさんからいただいた資料をめくると、モデルの解説として書かれたたくさんのグラフが…。

 なんだか難しくてよくわからないんですが、いったいこれは何をしているんですか？

 「要は、『回帰分析』をしているんです」

 難しい言葉が出てきました…。「回帰分析」っていったい何？

 「簡単にお伝えすると、たとえば、『気温』で『アイスの売り上げ個数』を説明するとします。お店がアイスの入荷個数を決めるにあたって、過去のデータを使い、どのくらい売れるかを予想する分析です。

 気温がこれくらいならアイスはこのくらい売れるかも…という予想を立てているわけですね。こうすることで、入荷個数と売れ行きのミスマッチを防ぐことに役立ちます」

 「米雇用統計のＮＦＰ予想に置き換えて考えると、資料で羅列した関連指標は、『気温』の部分。こういう材料があるから、アメリカではこれくらいの人数を雇っているだろうと予想するんです。

 先ほどのたとえでは、予想する材料は『気温』だけでしたが、ＮＦＰ予想の場合は、複数の経済指標を使います」

 なるほど！ ＡＤＰ雇用統計やＩＳＭ製造業景気指数の雇用指数、新規失業保険申請件数など、いわゆる米雇用統計を占う参考指標として一般的に知られているものが、予想するための分析材料。すなわち、先ほど説明してくださったたとえでいうところの「気温」に当たるワケですね。

 たくさん米雇用統計の参考指標がある中で…