吊られた男の投資ブログ (インデックス投資)

「がんになった時にまとまったお金が振り込まれて助かった。だからがん保険には入っておくべき」
「Aというタイプの金融商品で儲かった。だからAはいい。」
「Xというパターンは起こり得る。その時にはBがお得/有利だからBが悪いとはいえない」

よくあるテンプレートです。

保険金を受け取れるような困った事例が発生したストーリーを話して、「保険に加入しましょう」と薦めるのはベタな保険営業の展開です。

投資の話では下落相場があると「預金が正しかった」などという言説もよくあります。
私のブログの中で藤沢数希氏を取り上げ、比較的注目を集めた都合がよい期間を選んだデータに騙されるなでも書きましたが、ある時点での結果を持って過去の判断の良し悪しを語るのは愚かです。(その過去の時点で将来に起こる事象を予見できていたなら別）

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以前、元国会議員秘書が、医療費を窓口で一旦全額支払ってもらうようにすることを提案だと？、東猴史紘氏から医療費の件で回答あり → それに対するコメントで取り上げた東猴史紘氏のブログで、また大変興味深い記事がありました。(私が興味深いと書いた場合は、大抵いい意味ではない)


女性の労働参加率と出生率の相関関係は「ない」
該当記事が削除されたようなので、Evernoteに取ってた該当記事のノートを公開します。こちらから削除前の記事の内容を確認できます⇒女性の労働参加率と出生率の相関関係は「ない」 (Evernote保存版)

実際に相関関係があるかないかを判断するには図の右下にあるRの数字を見なくてはならない。

Rは相関係数といい、2乗したR2を寄与率という。一般により正確な相関関係の有無をみるときには寄与率R2が用いられる。おおよその目安は以下である。

では実際に相関係数R=0.55 を2乗した寄与率R2を求めると0.3025 である。この寄与率は目安の中で0＜R2＜0.5の部類にはいる。つまり、この内閣府の分布図に相関関係は「あるとは言えない」となる。相関関係があるとは言えない以上、内閣府の「正の相関関係を示している」という記述は正くない。

「相関関係あり」は寄与率(相関係数の二乗)=1だけ！！
寄与率が0.5~1の間の時は「相関関係がないとは言えない！！


えっと…
えっと…続きを読む

先のと同じネタですが、酔っぱらいのままテキトーに作ったもので、しっかりと整理できていなかったので分かりやすく整理してみます。
まず、テーマを整理すると「海外旅行者に占める20代の割合が21.1%(2001年)→16.5%(2011年)となっているデータを持ち出して、若者が海外旅行しなくなっているという主張はデータの読み間違いである」ということです。

海外旅行者に限らず、全体に占める各年代の割合というのは人口構成比率によって大きな影響を受けます。

以下に「もしも1000人の村」だったらという単純な例を考えてみます。
X年の旅行者数に占める各年代の比率は以下の通りです。各年代共に12.5%ずつです。


それがY年になると以下のようになりました。


20代の比率が下がって6.7%となり、他の世代は13.3%になっています。
ここで先の触れた話では12.5%→6.7%のような全海外旅行者数に占める20代の割合の数字を見て20代が海外旅行をしなくなっていると結論付けていました。しかし、そう結論に飛びついていいものでしょうか？1000人の村の人口及び海外旅行者数を見ると少し違った風景が見えてきます。


20代の部分だけ赤字にしてありますが、面白いことが分かります。X年はどの年代も125人のうち32%の40人が海外旅行に行っていました。
Y年になると戦争か労役か分かりませんが20代の人口が極端に減って20人になっています。しかし、その20人全員が海外旅行に行っています。一方他の年代は人数は125人⇒140人と増えましたが、海外旅行者数は40人のまま変わっていません。X年には32%の人(40/125)が旅行に行っていたのに、Y年には28.6%の人(40/140)が旅行に行くとなっています。

この数字で見ると、20代全員が海外を目指すようになったのですから「20代の海外志向は強い」という結論の方が実情に近い気がします。ただ、全旅行者数に占める割合となると絶対数が小さいので20代がどんなに海外旅行をしても影響力が小さくなっているだけです。



●本題の実際の日本の海外旅行者数に移ります。


全旅行者に占める20代の割合は21.9%(2001年)→16.5%(2011年)と減っています。
しかし、「海外旅行者数÷人口」で実際に何%が海外旅行に行っているかという「海外旅行比率」を求めてみると、20代は20.2%(2001年)→21.3%(2011年)と増えています。そして、21.3%は依然として全年代トップの海外旅行意欲です。

20代の海外旅行意欲は減衰していないのに、全海外旅行者に占める20代の海外旅行者の割合が下がっているのは1000人の村同様に人口構造の変化で説明できます。
上の表を見ればわかるように2001年と2011年で20代の人口は1755万人→1317万人と大きく減っています。絶対数が減少しているが故に全体に占める割合となると減ってしまっているというのが実情でしょう。

データの見方として面白い事例がありました。以下の記事です。

・十年後、海外旅行はどうなっているだろうか？（前編）〜40代以上の憧憬が牽引した海外旅行
・嗜好の多様化に対応した海外旅行のパラダイムシフトが未来を開く！〜十年後、海外旅行はどうなっているだろうか？（後編）

ここでは旅行者数に占める20代の比率が21.9%(2001年)→16.5%(2011年)と減少したことを持って、「昔は若者が旅行したが今は旅行をしなくなった」としていますが、これは大きなデータの読み方の問題があります。

少子高齢化と言われるように高齢世代が増えて若者世代が減っています。ですから各年代の旅行意欲が同じだったとしても若者の数自体が減っていれば旅行者に占める若者の割合は減ります。
各年代の旅行意欲が2001年→2011年で同じとして2001年→2011年の人口構成の変化だけで旅行者数に占める各年代の比率を考えると、以下のような比率になったはずです。




2001年→2011年の人口比率変化の影響を反映すると、20代の2011年における旅行者数に占める比率は16.3%だったはずです。しかし、実際は16.5%であり、20代の旅行者数に占める割合は人口要因を除くと横ばいか微増です。旅行者数に占める20代の割合が減っているのは若者の旅行意欲が減ったからではなく、20代の人数そのものが少なくなっていることが理由と言えそうです。

単純に旅行者全体に占める各年代の割合を持って「若者が昔に比べて旅行に行かなくなった」というのはデータの見方に問題ありです。


※ポイント
データを使うことは非常に有効です。しかし、データの見方を誤ると全く違った結論に到達してしまいかねません。データは強力な武器ゆえに使い方には注意が必要です。

貿易赤字「陰の主役」は薬 輸入超過、10年前の５倍 (日本経済新聞)

　医薬品の輸入が拡大している。新薬開発で米欧の後手に回り、海外から高額な抗がん剤などを買う必要があるためだ。輸入が輸出を上回った額（輸入超過額）は2011年には10年前の５倍の１兆3660億円で、日本の貿易赤字（2.5兆円）の隠れた主役になっている。40兆円規模に膨らんだ日本の医療費を支える税金と保険料は、海外に流れ出ているのが現状だ。

日経新聞の記事によると「医薬品の輸入超過額が1兆3660億円で、2.5兆円の日本の貿易赤字の隠れた主役だそうです。
1兆3660億円÷2.5兆円と計算して「日本の貿易赤字に占める割合が50%超と巨額→主役」ということでしょうか。へー、凄い。


本当に医薬品の輸入は陰の主役と呼べるようなものなのでしょうか？
以下にJETROで公開されているデータを元に2011年の日本の貿易収支情報をまとめてみました。(通貨はドル)


輸出-輸入の貿易収支は320億ドル(約2兆5千億円)の貿易赤字となります。
そして、注目の医薬品は45億ドルの輸出に対し、216億ドルの輸入なので、差し引き171億ドル(1ドル=80円だと1370億円)の輸入超過です。

このデータを見ても確かに医薬品の輸入超過額は全体の貿易赤字額の1/2以上の数字です。

しかし、他の項目の数字を見ると違った光景が見えてきます。
非常にわかりやすいのが鉱物性燃料。何と鉱物性燃料は医薬品の約15倍の2577億ドルの輸入超過です。日本の貿易赤字全体額と対比すると798%です。

他を見ても、食料品は688億ドルと医薬品の4倍以上の輸入超過です。原材料も538億ドルの輸入超過と医薬品の3倍以上です。
他にも衣類など輸入超過額が大きい項目は多数あります。

さて、医薬品の3倍や4倍や15倍という輸入超過になっている項目があるにもかかわらず、医薬品が陰の主役と言えるのでしょうか？
「主役」を作ろうとするなら、どう考えても鉱物性燃料であり、医薬品と同じレベルまで細分化してもその中の原油及び粗油です。医薬品は赤字項目ではあっても主役クラスには到底及びません。

日経新聞の陰の主役という呼び方は非常に残念なデータ解釈の典型例です。
2.5兆円が売上のような全てプラス方向の数字を積み上げる性質のデータであり、全ての項目の数字が正で合計が100%になります。その中で1兆3千億円超と約半分なら主役と言えます。
しかし、貿易収支のようなプラスマイナスがあるデータでは、合計金額に対する比率で主役/脇役を語るのは大きな間違いです。

このようなデータの読み方の残念な間違いは、以前も紹介した吉本佳生氏の数字のカラクリを見抜け！でも紹介されています。


[Note] 私は製薬関連の業界にいる人間です