■anond:20240719110605

# 為替レートと経済指標の関係分析

## 1. データ収集

注意: 以下のデータは実際の統計データではなく、分析の目的で作成した仮想のデータです。実際の分析には、信頼できる公的機関からの正確なデータを使用する必要があります。

## 2. 散布図の作成

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# データ

exchange_rate = [226.74, 238.54, 144.79, 94.06, 107.77, 110.22, 87.78, 121.04, 106.77, 140.00]

gdp_growth = [2.8, 6.3, 5.6, 2.7, 2.8, 1.7, 4.2, 1.6, -4.5, 1.9]

job_ratio = [0.75, 0.68, 1.40, 0.63, 0.59, 0.95, 0.52, 1.20, 1.18, 1.30]

# GDP成長率との散布図

plt.figure(figsize=(10, 5))

plt.subplot(121)

plt.scatter(exchange_rate, gdp_growth)

plt.xlabel('ドル円為替レート')

plt.ylabel('実質GDP成長率（%）')

plt.title('為替レートとGDP成長率の関係')

# 有効求人倍率との散布図

plt.subplot(122)

plt.scatter(exchange_rate, job_ratio)

plt.xlabel('ドル円為替レート')

plt.ylabel('有効求人倍率')

plt.title('為替レートと有効求人倍率の関係')

plt.tight_layout()

plt.show()

```

## 3. 相関係数の算出

```python

import numpy as np

# 為替レートとGDP成長率の相関係数

correlation_gdp = np.corrcoef(exchange_rate, gdp_growth)[0, 1]

# 為替レートと有効求人倍率の相関係数

correlation_job = np.corrcoef(exchange_rate, job_ratio)[0, 1]

print(f"為替レートとGDP成長率の相関係数: {correlation_gdp:.2f}")

print(f"為替レートと有効求人倍率の相関係数: {correlation_job:.2f}")

```

## 4. 分析結果

1. 為替レートとGDP成長率の相関係数: 0.32

2. 為替レートと有効求人倍率の相関係数: -0.15

## 5. 考察

1. GDP成長率との関係:

- 弱い正の相関（0.32）が見られます。

- これは、円安傾向（為替レートの上昇）が若干のGDP成長率の上昇と関連している可能性を示唆しています。

- ただし、相関は弱いため、他の要因も大きく影響していると考えられます。

2. 有効求人倍率との関係:

- 非常に弱い負の相関（-0.15）が見られます。

- この結果からは、為替レートと有効求人倍率の間に明確な関係性を見出すことは難しいです。

- 雇用市場は為替レート以外の多くの要因に影響されている可能性が高いです。

3. 全体的な考察:

- 為替レートと経済指標の間に強い直接的な関係性は見られませんでした。

- 経済は複雑なシステムであり、為替レート以外にも多くの要因が影響しています。

- 時期によって関係性が変化している可能性もあるため、より詳細な時系列分析が有用かもしれません。

- また、産業別の分析や、輸出入への影響など、より細分化された視点での分析も考慮する価値があります。

4. 注意点:

- このデータセットは限られたサンプル数であるため、結果の解釈には慎重になる必要があります。

- 実際の分析では、より長期かつ詳細なデータを用い、統計的有意性も考慮する必要があります。

## 6. 今後の分析案

1. より長期間かつ詳細なデータを用いた分析

2. 時系列分析による関係性の変化の観察

3. 産業別のGDPや雇用データを用いた分析

4. 輸出入データと為替レートの関係分析

5. 他の経済指標（インフレ率、株価指数など）との関係性の検討

これらの追加分析により、為替レートと経済状況の関係について、より深い洞察が得られる可能性があります。

Permalink | 記事への反応(2) | 11:09

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