の続きです。
前回まではGDPと株価しかみていませんでしたが、データには、民間最終消費支出や、民間企業設備など様々な変数がありますから、それらを見ていきましょう。
まずは、names関数で変数名を確認します。
MinShouhiは民間最終消費支出です。
hist関数とplot関数でグラフを描きましょう。
民間最終消費支出は山型の分布ですね。
次は、MinJuu(民間住宅)です。でもその前に、ヒストグラムと推移のグラフを作る関数を作ってしまいましょう。function関数です。
こうして、ghp関数というヒストグラムと推移のグラフを描く関数を作成しました。ghp はgraph hist plot という意味です。この関数でMinJuu(民間住宅)を実行します。
うまくできました。民間住宅は右下がりですね。
次は、MinSetsu(民間企業設備)です。
民間企業設備は変動が大きいようです。
MinZaiko(民間在庫変動)はどうでしょうか？
双峰型のヒストグラムです。変動はさらに激しいのかトレンドが無い感じです。
SeiShouhi(政府最終消費支出)を見てみましょう。
政府最終消費支出は右肩上がりのトレンドです。
KoteiShihon(公的固定資本形成)はどうでしょうか？
公的固定資本形成は右肩下がりです。
KouZaiko(公的在庫変動)はどんな感じでしょうか？
公的在庫変動は、2005年ぐらいまでは大きく変動していましたが、以降は変動幅は小さくなっています。
NetExpo(財貨・サービス_純輸出)を見てみましょう。
2010年ぐらいから急激に落ち込んでいる時期があります。
次は、GrossExpo(財貨・サービス_輸出)です。
全体としては右肩上がりですが、2008年ぐらいに急激な落ち込みがありますね。リーマンショックのときでしょう。
GrossImpo(財貨・サービス_輸入)が最後です。
輸入も全体としては右肩上がりですが、輸入と同じように大きな落ち込みがあります。
今回は以上です。
次回は
です。
今回のR言語のコードです。
# names関数で各変数の名前を確認
names(data)
# MinShouhi(民間最終消費支出)のグラフ
par(mfrow = c(1, 2))
hist(data$MinShouhi)
plot(data$Time, data$MinShouhi, type = "l")
# ヒストグラムと推移のチャートを描く関数の作成
ghp <- function(x) {
par(mfrow = c(1, 2))
hist(x)
plot(data$Time, x, type = "l")
}
# MinJuu(民間住宅)のグラフ
ghp(data$MinJuu)
# MinSetsu(民間企業設備)のグラフ
ghp(data$MinSetsu)
# MinZaiko(民間在庫変動)のグラフ
ghp(data$MinZaiko)
# SeiShouhi(政府最終消費支出)のグラフ
ghp(data$SeiShouhi)
# KoteiShihon(公的固定資本形成)のグラフ
ghp(data$KoteiShihon)
# KouZaiko(公的在庫変動)のグラフ
ghp(data$KouZaiko)
# NetExpo(財貨・サービス_純輸出)のグラフ
ghp(data$NetExpo)
# GrossExpo(財貨・サービス_輸出)のグラフ
ghp(data$GrossExpo)
# GrossImpo(財貨・サービス_輸入)のグラフ
ghp(data$GrossImpo)
