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背景が赤色で塗りつぶされた時系列チャートについて

  • 以下に示す対象範囲(サンプルサイズ:\(n\))の時系列データについて説明変数を\((1,2 \ldots,n)\)、応答変数を指標値とし、次の2つの条件を満たした場合にチャート背景を赤色で塗りつぶしています。
    • 条件1:“線形回帰係数(傾き)\(=0\)”が有意水準5%で棄却される。
    • 条件2:その残差の“系列相関なし”および“正規性”が有意水準5%で棄却されない。
    • 上述の時系列データの対象範囲は、
      • 日次データ:直近20営業日分
      • 週次データ:直近15週分
      • 月次データ:直近6ヶ月分
      • 四半期データ:直近8四半期分
      • 年次データ:直近5年分

REIT

  • Daily
  • Source:S&P Dow Jones Indices LLC.

Date 08-19 08-16 08-15 08-14 08-13 08-12 08-09 08-08
S&P Developed REIT (USD) 281.99 279.93 277.25 275.69 278.52 278.75 279.59 279.84
S&P Global REIT (USD) 195.45 194.12 192.24 191.17 193.14 193.28 193.9 194.1
S&P Singapore REIT (SGD) 281.54 280.07 280.31 278.87 279.31 278.63 278.62 278.61
S&P United States REIT (USD) 342.95 340.28 336.72 333.89 338.73 338.33 339.39 339.84
Dow Jones U.S. Select Long-Term REIT Index 2,240.15 2,231.96 2,211.54 2,195.24 2,223.28 2,220.26 2,227.3 2,244.22

建設労働需給調査結果

  • Source:国土交通省

Date 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2018-11
建設技能労働者過不足率(8職種計・全国)-季節調整値 1.1 1.8 1.8 1.4 1.3 1.4 1.3 1.8
建設技能労働者過不足率(8職種計・全国)-原数値 1 1.4 1.4 1 1.1 1.2 1.6 2.3

着工新設住宅

  • Source:国土交通省

Date 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2018-11
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:給与住宅(戸) 562 395 1,186 295 877 668 583 726
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:持家(戸) 25,913 25,252 25,812 25,255 25,135 24,499 24,532 23,957
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:貸家(戸) 29,535 28,274 28,803 31,131 32,273 28,614 30,571 32,175
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数:分譲住宅(戸) 21,819 20,143 20,888 26,426 21,056 20,640 23,896 22,887
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅戸数(戸) 76,815 75,013 77,606 82,384 80,553 72,630 80,057 79,564
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:給与住宅(千平米) 41 30 58 25 51 35 36 46
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:持家(千平米) 3,096 3,020 3,072 2,998 2,990 2,933 2,928 2,872
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:貸家(千平米) 1,387 1,347 1,348 1,437 1,534 1,324 1,421 1,513
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積:分譲住宅(千平米) 1,932 1,736 1,796 2,391 1,906 1,832 2,089 1,994
着工新設住宅(利用関係別)戸数,床面積の季節調整値推移表:着工新設住宅床面積(千平米) 6,368 6,186 6,345 6,811 6,500 6,048 6,533 6,422

オフィスの空室率等

  • Source:三鬼商事株式会社

横浜ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
横浜ビジネス地区:空室率/平均(%) 2.25 2.34 2.4 2.18 2.22 2.34 2.34 2.55
横浜ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 11,666 11,632 11,588 11,545 11,461 11,404 11,385 11,377

札幌ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
札幌ビジネス地区:空室率/平均(%) 2.35 2.29 2.23 2.28 2.47 2.71 2.36 2.33
札幌ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 9,018 8,991 8,962 8,953 8,884 8,811 8,796 8,757

仙台ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
仙台ビジネス地区:空室率/平均(%) 4.24 4.18 4.41 4.47 4.48 4.52 4.58 4.4
仙台ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 9,169 9,150 9,138 9,134 9,131 9,117 9,106 9,109

大阪ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
大阪ビジネス地区:空室率/平均(%) 2.26 2.33 2.45 2.49 2.45 2.71 2.72 2.83
大阪ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 11,623 11,597 11,565 11,551 11,510 11,457 11,446 11,423

東京ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
東京ビジネス地区:空室率/平均(%) 1.71 1.72 1.64 1.7 1.78 1.78 1.82 1.88
東京ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 21,665 21,518 21,396 21,279 21,134 21,101 21,010 20,887

福岡ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
福岡ビジネス地区:空室率/平均(%) 1.82 1.79 1.81 1.8 1.83 1.87 1.89 2.04
福岡ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 10,294 10,257 10,198 10,148 10,100 10,069 10,020 9,974

名古屋ビジネス地区

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12
名古屋ビジネス地区:空室率/平均(%) 2.39 2.09 2.11 2.2 2.27 2.52 2.66 2.72
名古屋ビジネス地区:平均賃料/平均(円/坪) 11,451 11,343 11,298 11,284 11,269 11,196 11,150 11,152

直近の都心6区中古マンション等価格の分析

  • Source:国土交通省
  • 取引価格平米単価で外れ値を除去しています。
# 外れ値除去
boxplot(datadf$取引価格平米単価, plot = F)$out
datadf <- datadf[!datadf$取引価格平米単価 %in% boxplot(datadf$取引価格平米単価, plot = F)$out, ]
 [1] 200.000000   6.666667 211.111111  28.571429 186.666667 213.333333 200.000000 221.052632 223.529412 207.500000 250.000000 200.000000 233.333333
# 分析対象データ(取引価格平米単価の単位は万円/平米)
unique(datadf$都道府県名)
unique(datadf$種類)
unique(datadf$市区町村名)
unique(datadf$取引時点)
head(datadf, 10)
nrow(datadf)
[1] "東京都"
[1] "中古マンション等"
[1] "千代田区" "中央区"   "港区"     "新宿区"   "文京区"   "渋谷区"  
[1] "2019年第1四半期"
               種類 築年数 取引価格平米単価        取引時点 都道府県名 市区町村名       地区名 間取り 面積(㎡) 建物の構造 取引価格(総額) 都市計画 建ぺい率(%) 容積率(%)
1  中古マンション等     16        150.76923 2019年第1四半期     東京都   千代田区       飯田橋   2LDK       65         RC       98000000 商業地域          80       500
2  中古マンション等      7        145.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町   1LDK       40         RC       58000000 商業地域          80       500
3  中古マンション等     15        171.42857 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町   2LDK       70        SRC      120000000 商業地域          80       500
4  中古マンション等      6        140.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       一番町     1K       25         RC       35000000 商業地域          80       500
5  中古マンション等     13        125.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20        SRC       25000000 商業地域          80       700
6  中古マンション等     15        120.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20        SRC       24000000 商業地域          80       700
7  中古マンション等     17        115.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区       岩本町     1K       20         RC       23000000 商業地域          80       600
9  中古マンション等     39         73.33333 2019年第1四半期     東京都   千代田区   神田小川町     1K       15        SRC       11000000 商業地域          80       600
10 中古マンション等     18        140.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区 神田佐久間町     1K       15        SRC       21000000 商業地域          80       600
11 中古マンション等     41         65.00000 2019年第1四半期     東京都   千代田区   神田神保町     1K       20         RC       13000000 商業地域          80       500
[1] 402
# 築年数および取引価格平米単価の基本統計量
summary(datadf$築年数)
summary(datadf$取引価格平米単価)
table(datadf$築年数)
hist(datadf$取引価格平米単価, plot = F) %>% {
    BREAKS <<- .$breaks
    COUNTS <<- .$counts
}
data.frame(BREAKS = tail(BREAKS, -1), COUNTS, row.names = NULL, check.names = F)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1.00   13.00   17.00   19.75   21.00   60.00 
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  38.00   88.14  110.00  107.24  125.00  176.36 

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 45 46 47 48 49 50 51 53 60 
 4  3  2  6 10 21 12 12  4  8  8  9 14 30 25 25 35 26 20 15 13  5  3  1  2  1  1  1  3  3  4  2  4  5  4  9  8  7 10  1  1  3  4  4  4  4  3  1  1  1 
   BREAKS COUNTS
1      40      2
2      50     11
3      60     16
4      70     18
5      80     23
6      90     38
7     100     50
8     110     53
9     120     78
10    130     36
11    140     32
12    150     22
13    160     11
14    170      7
15    180      5
# リンク関数の選択
LINKs <- c("log", "inverse")
AICs <- sapply(LINKs, function(x) AIC(glm(data = datadf, formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = x))))
AICs
LINKs[which.min(AICs)]
     log  inverse 
3663.818 3668.562 
[1] "log"
# GLMの結果
summary(glm(data = datadf, formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = LINKs[which.min(AICs)])))

Call:
glm(formula = 取引価格平米単価 ~ 築年数, family = Gamma(link = LINKs[which.min(AICs)]), 
    data = datadf)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-0.72055  -0.15529  -0.01362   0.11606   0.74921  

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value            Pr(>|t|)    
(Intercept)  4.9447575  0.0209297  236.25 <0.0000000000000002 ***
築年数      -0.0143937  0.0009005  -15.98 <0.0000000000000002 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.04893822)

    Null deviance: 31.361  on 401  degrees of freedom
Residual deviance: 19.637  on 400  degrees of freedom
AIC: 3663.8

Number of Fisher Scoring iterations: 4
a
b
x <- c(0:50)
if (LINKs[which.min(AICs)] == "log") {
    y <- round(exp(a * x + b))
    exp(a)
}
if (LINKs[which.min(AICs)] == "inverse") {
    y <- round(1/(a * x + b))
}
y
          X 
-0.01439365 
(Intercept) 
   4.944757 
        X 
0.9857094 
 [1] 140 138 136 135 133 131 129 127 125 123 122 120 118 116 115 113 112 110 108 107 105 104 102 101  99  98  97  95  94  93  91  90  89  87  86  85  84  82  81  80  79  78  77  76  75  73  72  71  70  69  68


Residential property prices

  • Source:Bank for International Settlements

Date 2018-12 2018-09 2018-06 2018-03 2017-12 2017-09 2017-06 2017-03 2016-12 2016-09 2016-06
Residential property prices:Australia:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 135.53 138.82 140.95 141.92 142.88 141.53 141.82 139.11 136.11 130.69 128.75
Residential property prices:Brazil:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 152.34 151.45 150.65 149.97 149.48 149.28 149.37 149.77 150.45 151.34 152.39
Residential property prices:Canada:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 160.94 162.61 163.58 160.46 157.82 158.66 161.98 152.28 145.14 143.06 138.14
Residential property prices:China:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 134.17 131.57 127.75 125.9 125.16 124.41 122.99 120.63 119.21 116.43 113.8
Residential property prices:France:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 108.61 108.81 106.41 105.51 105.21 105.81 103.5 102.5 101.9 102.5 100.3
Residential property prices:Germany:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 139.4 137.6 135.1 133.1 133.3 130.9 128.8 126.2 127.5 125.4 123.6
Residential property prices:Hong Kong SAR:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 244.06 260.38 254.35 241.4 230.63 224.86 220.91 208.71 202.86 191.13 182.3
Residential property prices:India:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly NA 279 276.75 270.1 269.34 264.01 262.75 253.13 251.24 245.7 241.72
Residential property prices:Italy:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 83.15 83.32 84 83.49 83.66 84 84.34 83.91 84.67 85.27 85.1
Residential property prices:Japan:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 111.41 112.11 112.01 112.54 108.74 110.14 109.91 110.84 106.81 107.51 107.74
Residential property prices:Korea:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 122.07 120.37 119.55 118.94 118.32 117.88 117.22 117.05 116.85 116.19 115.79
Residential property prices:Mexico:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 158.81 158.81 158.43 151.01 148.28 144.57 144.13 138.89 138.09 140.36 134.86
Residential property prices:Russia:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 92.44 90.8 90.17 89.48 88.11 88.01 88.8 89.25 90.86 91.25 92.22
Residential property prices:Singapore:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 112.59 112.66 112.14 108.45 104.38 103.56 102.8 102.88 103.25 103.78 105.36
Residential property prices:South Africa:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 152.84 151.99 151.11 148.43 146.81 146.04 145.3 143.8 141.02 140.2 139.42
Residential property prices:United Kingdom:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 135.31 135.87 133.18 131.73 131.95 132.06 129.16 126.36 126.13 126.25 123.67
Residential property prices:United States:Nominal:Index, 2010 = 100:Quarterly 149.95 148.53 147.25 145.71 143.46 141.02 138.67 136.86 135.13 132.92 131.02

土地取引件数

  • Source:国土交通省

Date 2019-07 2019-06 2019-05 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2018-11 2018-10 2018-09
北海道札幌市中央区 51 255 337 334 360 210 208 378 291 303 247
宮城県仙台市青葉区 39 351 295 355 504 325 247 389 369 320 367
東京都中央区 109 508 396 586 702 378 359 427 336 482 461
東京都港区 NA 597 476 680 867 512 430 526 708 554 721
東京都千代田区 20 172 202 246 394 404 160 296 177 219 260
神奈川県横浜市西区 31 253 290 297 303 195 139 211 211 224 264
愛知県名古屋市中区 7 265 240 298 277 129 130 154 141 196 235
大阪府大阪市北区 52 470 368 518 774 368 322 298 234 230 281
福岡県福岡市博多区 49 341 392 373 617 332 353 499 548 373 374
沖縄県那覇市 27 184 167 183 282 202 149 214 166 187 200

不動産価格指数

  • Source:国土交通省

Date 2019-04 2019-03 2019-02 2019-01 2018-12 2018-11 2018-10 2018-09 2018-08 2018-07 2018-06
住宅総合:不動産価格指数(住宅):全国 114.74 115.36 113.63 116.44 110.94 111.73 111.83 111.36 112.13 112.84 111.88
住宅総合:不動産価格指数(住宅):北海道地方 124.44 127.32 116.01 122.12 120.8 120.14 119.15 115.15 122.91 118.35 116.11
住宅総合:不動産価格指数(住宅):東北地方 115.61 121.97 126 121.37 117.03 118.83 120.39 122.36 121.25 121.56 119.62
住宅総合:不動産価格指数(住宅):関東地方 115.96 114.69 113.41 116.73 111.29 112.7 111.75 111.09 113.42 113.02 112.13
住宅総合:不動産価格指数(住宅):北陸地方 114.04 114.2 113.58 118.9 116.89 121.83 118.63 123.35 108.69 112.36 110.55
住宅総合:不動産価格指数(住宅):中部地方 101.27 104.97 103.02 103.27 99.49 101.08 100.49 100.82 96.17 101.33 101.3
住宅総合:不動産価格指数(住宅):近畿地方 117.01 120.75 116.11 119.79 113.9 110.26 114.45 112.58 113.52 116.56 113.65
住宅総合:不動産価格指数(住宅):中国地方 109.39 107.95 112.27 116.98 99.97 109.8 103.77 112.4 110.09 109.43 102.4
住宅総合:不動産価格指数(住宅):四国地方 101.61 104.24 106.32 106.58 95.69 100.36 101.23 105.67 103.54 96.37 100.45
住宅総合:不動産価格指数(住宅):九州・沖縄地方 123.66 121.38 122.93 123.96 120.81 120.19 120.7 121.08 119.56 118.5 121.77
住宅総合:不動産価格指数(住宅):南関東圏 120.95 116.98 115.14 118.25 113.42 114.26 114.56 113.05 115.92 115.14 114.74
住宅総合:不動産価格指数(住宅):名古屋圏 106.71 109.2 110.42 110.46 106.44 107.07 104.89 107.11 100.65 106.11 106.98
住宅総合:不動産価格指数(住宅):京阪神圏 121.24 122.43 119.25 120.44 115.76 111.01 116.22 114.07 116.25 119.18 116.44
住宅総合:不動産価格指数(住宅):東京都 131.57 126.12 123.03 126.33 123.16 122.59 124.04 121.81 125.58 124.29 123.67
住宅総合:不動産価格指数(住宅):愛知県 109.36 112.16 114.12 115.43 109.96 110.14 108.76 109.74 102.46 107.88 109.56
住宅総合:不動産価格指数(住宅):大阪府 124.95 122.56 117.33 119.57 115.95 111.7 114.55 113.48 115.48 120.63 120.07
Date 2019-03 2018-12 2018-09 2018-06 2018-03 2017-12 2017-09 2017-06 2017-03 2016-12 2016-09
商業用不動産総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国 123.92 120.1 124.21 123.18 123.55 122.1 119.94 116.32 118.74 114.62 115.06
建物付土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国 133.34 130.43 132.87 131.05 131.61 131.58 128.4 124.99 126.44 122.09 121.99
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):全国 104.93 99.43 103.44 103.18 103.24 102.31 100.32 97.62 101.14 98.64 98.76
商業用不動産総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏 127.6 123.8 127.1 127.22 127.12 126.49 122.79 118.34 120.57 116.4 116.44
建物付土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏 134.05 132.12 133.63 132.77 133.17 134.04 128.64 126.01 126.88 122.01 122.18
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):三大都市圏 111.01 103.52 108.23 109.93 107.62 107.32 106.24 100.46 104.84 102.63 101.28
土地総合:不動産価格指数(商業用不動産):南関東圏 118.64 112.37 118.97 118.83 111.26 114.71 115.93 107.16 113.62 110.84 103.4