CDSマーケットのトレンド

http://www.j-cds.com/jp/index.html ここからデータが取れるので見てみた。

週の中での日別の、価格UP数、DOWN数、unchanged数の累計カウント。

up, downが逆だから、、先週の半ばくらいから、悪化しだしてたのか、、、、

CDSは企業の信用力をみてるんだろうけど、債券マーケット(国債)の方に引っ張られてるのかな？？？　そっちみてない、頭に入ってないな、、、日付がおかしいけど、、今(6/17)は24週。

こちらで図を更新していく予定。

 



 

米国の対中国の輸出・輸入額推移

こちらは、前年同月比でみたもの。輸入が持ちこたえて入る。。。



 

 

着実に輸出は増加してるみたいだ。米国への輸入の数字の振れ方は大きいな。中身が気になる。

xtsオブジェクトで３０分ごとの株価データにする

www.k-db.comでデータを持ってきた時に、11時の引けのデータがNAになることが多く。扱いが面倒だったりする。

通常は、to.apply

PMIの構成部分の推移

米国のPMIデータを見てみた。

http://research.stlouisfed.org/fred2/series/NAPM

で、ここを見ると(http://www.ism.ws/ISMReport/MfgROB.cfm)

• 新規受注(new orders, NAPMNOI)
• 生産(production, NAPMPI)
• 雇用(employment, NAPMEI)
• 供給スピード?(supplier deliveries., NAPMSDI)
• 在庫(inventories, NAPMII)
• 顧客の在庫?(customer's inventories, NAPMCI)
• 値段(prices, NAPMPRI)
• 完成在庫 or 受注残 (backlog of orders, NAPMBI)
• 輸出(new export orders. NAPMEXI)
• 輸入(imports, NAPMIMP)

の10個で構成される。　これのcomposition indexがPMI。データは　↑、変化なし, ↓　の3択の聞き取り調査。

2000年以降の推移



価格の触れが大きい。

今回のレポートの顧客の声(what responders are saying)でも、価格の上昇を気にした声が大きかった。まあ、商品市況が下がってきたので、価格調整が今後プラスに働くだろうけど、今回が調整で終わるかどうか、、、２０００年以降のものを見ると、本格的な調整には早いと思うけど、どうなんだろう。

リボローンの残高減少とGDP（米国)

FREDのデータから。

クレジットカードにリボローンの残高の減少ぐらい（その前の伸び具合)と

http://research.stlouisfed.org/fred2/search?st=Total+Revolving+Credit+Outstanding

ここと、名目GDPの比較

http://research.stlouisfed.org/fred2/series/GDP



リボローンの減少が止まらないのも気になるけど、1990年から名目GDPが2.5倍以上になったアメリカにも、改めて感心。大きくなってる。実質で見ると、1.6倍程度だったけど、、、

 

鉱工業生産指数のグラフ化

今日2011年５月３１日発表の鉱工業生産指数のグラフをします。

データは、http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2hsm2j.csv　です。2003年から、450種類の品目についての付加価値額の月次データみたいです。

ii.data <- read.csv(“http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2hsm2j.csv”, skip=2)

これは、担当者の方が、クロステーブルにしてくれているので、縦持ちデータに戻します。

あと、名前とかを少し調整

names(ii.data)[1:3] <- c("pid","pname","weight")
names(ii.data) &lt;- sub("X","",names(ii.data))
ii.data.long &lt;- melt(ii.data, id=c("pid","pname","weight"))
> head(ii.data.long)
       pid        pname weight variable value
1 10000100         銑鉄   15.1   200301  99.1
2 10000200 フェロアロイ    4.4   200301  92.8
3 10000300         粗鋼   33.6   200301  99.1
4 10000400     鋼半製品   46.8   200301  99.0
5 10000500       鋼矢板    2.6   200301  93.7
6 10000600       Ｈ形鋼   14.3   200301 113.3

こんな感じで、品目の月別データが縦持ちになる。

４５０品目もあるので、上位１０種類だけにする。

 

そのまえにデータの整理。データの欠損を除外しておく。

> ii.data.long$value <- as.numeric(ii.data.long$value)
> ii.data.long <- subset(ii.data.long, !is.na(value))

で、付加価値を加重して、上位の１０個を取り出す

> ii.sm <- ddply(ii.data.long, .(pid,pname), function(x)sum=sum(x$value*x$weight))
> head(arrange(ii.sm, -V1))
       pid                  pname       V1
1 10024800             普通乗用車 27185218
2 10024700             小型乗用車  9958034
3 10050100                   電力  7944634
4 10025500 駆動伝導・操縦装置部品  5739092
5 10019800               携帯電話  5710318
6 10009200         半導体製造装置  5020582

pim10 &lt;- arrange(ii.sm, -V1)[1:10,"pid"]
> pname10 <- arrange(ii.sm, -V1)[1:10,"pname"]
> pname10
 [1] 普通乗用車                       小型乗用車                      
 [3] 電力                             駆動伝導・操縦装置部品          
 [5] 携帯電話                         半導体製造装置                  
 [7] 普通トラック                     シャシー・車体部品              
 [9] ショベル系掘削機械               モス型半導体集積回路（ロジック）
450 Levels: １８リットル缶 Ａ重油 Ｂ・Ｃ重油 ＤＶＤ−ビデオ ... 冷凍・冷蔵ショーケース

やっぱり、自動車関係の付加価値額が上位にくるな、、、

んで、元データも上位１０個に絞って、因子を絞って、並びを変える

 

> ii.data.10 <- subset(ii.data.long, pname %in% pname10)
> ii.data.10 <- droplevels(ii.data.10)
> levels(ii.data.10$pname) <- pname10

ggplot(ii.data.10, aes(variable,value,colour=pname))+geom_line()+facet_grid(pname~., scale="free_y")

 

２００９年以降で見ると、

ggplot(subset(ii.data.10, variable>"2008-12-31"), aes(variable,value,colour=pname))+geom_line()+facet_grid(pname~., scale="free_y")

 

半導体好調っぽいけど、在庫を見ないといかんな、、、

在庫率見たら、在庫率のウェイトの数字が謎だ。