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『平成の経済』☆4

バブルから始まり、アジア経済危機・小泉政権・民主党政権・リーマンショック・東日本大震災・アベノミクスまで平成31年間の経済をダイジェストで振り返ります。小泉政権から始まるアベノミクスの伏線など「流れ」が理解できて面白かったです。バブル崩壊や経済危機は起こるまで誰も気づかないことが多いようなので、特有の予兆を理解しておくと一獲千金のチャンスかもしれません。賢者は歴史から学ぶのです!

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この本を読むとわかること

バブルの崩壊と失われた20年の始まり

  • バブルという実感のなかったバブル期の経済白書・政府の認識
  • バブル期の1980年代後半の経済情勢
  • バブル崩壊の経済的背景
  • バブル破裂のダメ押しとなった大蔵省銀行局の「土地関連融資の抑制」
    • 政策的なバブルつぶし
    • 金融機関への不動産融資抑制要請
    • 抜け穴となった住専への資金流入
  • バブル崩壊に伴って発生した企業の「バランスシート調整問題」と不良債権の発生
  • バブル崩壊で顕在化した「3つの過剰」
  • バブル認識変化の3段階
    • 1989年までの経済成長と資産価格の上昇に対する強い反感
    • 1990年から1993年までのバブルという認識の一般化とバブルの全否定
    • 1993年ごろの景気減退とバブル崩壊の影響への懸念

金融危機とデフレの発生

  • 多くの人が地価・株価の行方を楽観的に考えており、宮澤総理の懸念も届かなかったバブルの教訓
  • 先送りされた不良債権の処理とその理由
  • 現実化した銀行破綻
  • 混迷した住専問題
    • 金融機関が母体となって設立された住専
    • 総量規制対象外となったことによる銀行から住専への融資急増
  • 政治家へのトラウマとなった住専への公的資金投入に対する大きな批判
    • 1997年のアジア通貨危機まで封印された公的資金投入
  • 日本の金融危機を招いた1997年のアジア通貨危機
    • ドルペッグで投資資金を吸い寄せ急成長した東アジア諸国
    • アメリカの「強いドル」政策でかげった成長神話とタイバーツ急落
    • 不良債権を抱えていた日本の金融機関の財務状態の悪化
    • 金融監督組織としての金融庁発足
  • 政府と日銀が真っ向対立する中開始された「ゼロ金利」
  • 橋本政権による省庁再編と官邸機能の強化
    • この時作られた経済財政諮問会議がのちの小泉内閣で大活躍
  • いくつかの自治体で効果の出ていた地域振興券が全国で失敗した経済学的理由

小泉構造改革とは何だったのか

  • 戦後最大の景気拡大期に誕生した小泉内閣
    • 非正規雇用の拡大
    • バブルの負債である「3つの過剰」の解消
  • 脱デフレの処方箋は企業再生・不良債権処理・金融緩和
    • 小泉内閣で企業再生・不良債権処理のめどが立ち、その後アベノミクスで異次元の金融緩和へ
  • 郵政民営化選挙で圧勝した第3次小泉政権

民主党政権の誕生とリーマンショック

  • 高まる自民党政権への逆風
    • ねじれ国会・格差問題・財政再建路線の行き詰まり
    • 政権交代過渡期にみられる「ねじれ」現象
  • リーマンショックの1年前に起こった「パリバ・ショック」
  • リーマンショックの伏線
  • 金融危機の当事国アメリカよりも日本経済の落ち込みが大きくなった理由
  • 民主党政権が目指した官僚支配から政治主導への転換とその挫折
    • 経験のなさゆえの視野が狭く甘いマニフェスト
    • 政治主導の名のもとに予算要求を各大臣に任せたことで素人政権であることが露見
    • 派手な割に全く目標額に届かなかった事業仕分け
  • 東日本大震災の経済的影響の3フェーズ

アベノミクスの展開

  • デフレ克服のための「3本の矢」
    • 大胆な金融改革:銀行への大幅な資金供給・長期国債買い入れ規模の拡大
    • 機動的な財政運営:公共投資増大
    • 民間投資を喚起する成長戦略:上2つとは異なる長期的な成長のための投資促進・女性活躍・TPPなど
  • 短期的な景気拡大と息切れ
  • アベノミクス下の景気の特徴
    • 戦後最長の景気拡大期間と実感のなさ
  • 失速を補うために2016年に出された「新3本の矢」
    • 名目GDP600兆円という強い経済・希望出生率1.8のための子育て支援・介護離職ゼロを目指す安心の社会保障
    • 上記+働き方改革
  • 異次元金融緩和手法の限界
  • 今後の大きな政策課題となる「平時型金融政策運営ぬ向けた出口戦略」
  • プライマリバランスの赤字というサステナビリティのなさが日本財政の大きな課題
  • 消費税増税など税制転換期の駆け込み需要のプラスよりも、その反動のマイナスのほうが大きくなる理由

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ベストビュー(過去1カ月)

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編)【Day 4:卒業式】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。4 日目は卒業式本番です。とても賑やかでアメリカンな式典でした。ただしあいにくの雨、僕曇り男なのに。。

『九龍城探訪 魔窟で暮らす人々 - City of Darkness』 ☆4

魔窟とも言われた香港の九龍城の住人へのインタビューや、在りし日の写真集。香港の本土返還に伴い取り壊されてしまっているけど、その怪しさに妙に惹かれるのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

UMASS Lowellの卒業式@Bostonについて、計画の立て方やら行く前にやっておくことやらをまとめておきます。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。5 日目にして帰国なのです。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day3:終日観光】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。3 日目は終日フリーなので、ゆっくりボストンを観光しました。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day1:ボストンへ】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 1日目は移動だけで終わりました。

『女たちの王国 「結婚のない母系社会」中国秘境のモソ人と暮らす』☆3

雲南省と四川省の境にある「世界で最後の母系社会を営むモソ族」の社会に入り込んだ中華系シンガポール人女性の手記。結婚という概念がない・一夫一妻制でもないなど、父系社会が当たり前の我々にはイメージしづらい世界ですが、命をはぐくむ女性を中心とした母系社会のほうが生物としては正しい在り方なのかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第3回】ソムリAI ~ニューラルネットワーク編~

AI(機械学習)やってみた、第3弾です。「ニューラルネットワーク(Neural Network)」を使ったソムリAIを作ってみようと思います。”ニューラルネットワーク”、見るからにAIっぽい名前ですよね。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第4回】ソムリAIの改良(正規化)

ソムリAI(ワインの評価を機械学習で当てる「ソムリエ+AI」)はもういいかなと思っていたのですが、機械学習の教科書的な本を読んでいるといくつか改良ポイントが見えてきたので、実際に適用してみようと思います。 まずは データの正規化 という手法を試してみました。結論から言うと、 あまり効果はなかった のです。。 ソムリAIの振り返り ワインの成分とランクのデータに対して、決定木・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークの3通りのモデルを使って機械学習 を行い、モデルの精度を検証してきました。それぞれのソムリAIの性能はこんな感じでした。 どのモデルも概ね60%程度の精度 でした。 改良その1:正規化 正規化とは まずは 正規化 という手法を試してみます。標準化とも呼ばれます。正規化を行うことで 尺度の異なるデータを比べやすくする とともに、 はずれ値の影響を小さくする ことができます。正規化には 各データを平均0・標準偏差1に成形する手法 と、各データを 0から1の範囲に成形する手法 の2つがあります。 前者は標準偏差が出てくることからも分かるように、 データが正規分布に従うことを前提にした正規化手法 です。 元のデータが釣鐘型の分布になっている場合に有効 です。後者は単純に データの範囲を0から1の範囲に狭める手法 であり、 元のデータが一様分布の場合 (規則性が無くランダムなように見える場合) に有効 です。 どちらの手法でもデータの範囲を一定のレンジに狭めており、そうすることで異なる尺度のデータを比べやすくしつつ、はずれ値の影響を下げるのです。 正規化してみる 元データの分布を確認 前回同様のワインのデータを使って正規化してみます。まずはワインのデータを読み込んで表示してみます。ついでに機械学習で使うワインの成分と、ワインの評価にデータを分割しておきます。 【オリジナルのワインデータ】 UCI(University of California, Irvine:カリフォルニア大学アーバイン校) http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv #入力データセットを読み込み i

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Malaysia Quarantine Premium Package 【番外編】Malaysia赴任記 隔離ホテル情報

Once entering Malaysia, we need to be quarantined for 14days. At the beginning of COVID-19 spread, the hotel for quarantine have been determined randomly. In these days, we can choose "premium quarantine stay package" in advance . This article is summary of premium packages which I asked each hotel. Note: Information in this article might be old. It's better to confirm the latest plan to the hotel. Note: Only Hotel Istana can be booked via its homepage so far. As the other hotels don't show their premium package plans on their homepage, you need to contact them through their reservation E-mail address or "Contact us". マレーシア入国とともに14日間ホテルで隔離されます。当初は滞在ホテルがランダムに割り振られていたようですが、より快適なプレミアムプランが追加されました。各ホテルにどんなプランがあるのか聞いてみたので、聞いた内容をまとめます。 ※情報が古い可能性があるので、念のため最新情報を各ホテルに確認したほうがよいかもしれません。

【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第1回】ソムリAI ~決定木編~

最近ブームのAI(機械学習)に手を出しました。まずは、決定木(Decision Tree)というモデルを使って「ソムリAI(ワインソムリエAI)」を作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day0:渡米前にやっておくこと】

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第6回】乳がん診断AI その1

ソムリAI(ワインソムリエAI)で使った手法で乳がん診断AIを作ってみます。まずは決定木とニューラルネットワークの2つのモデルを試してみます。かなり高性能なモデルができました。名医誕生かもしれません 笑

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【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day5:帰国】

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【番外編】AI(機械学習)やってみた。【第2回】ソムリAI ~ロジスティック回帰編~

AI(機械学習)やってみた、第2弾です。前回は決定木(Decision Tree)を使ったソムリAI(ワインソムリエAI)を作りました。今回は「ロジスティック回帰(Logistic Regression)」というモデルを使ったソムリAIを作ってみようと思います。

【番外編】ボストン旅行記(UMASS Lowell卒業式編) 【Day2:晩餐会】

UMASS Lowellの卒業式@Boston。 2日目は午前中はボストン観光、夕方から Hooding ceremonyという卒業生(大学院生)向けの晩餐会です。卒業式で被るHoodをもらいました。

『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト』 ☆5

一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している「Deep Learning for GENERAL (通称G検定 ) 」 の公式テキスト 。 ディープラーニングについて1冊で網羅的によくまとめられているので 、 ディープラーニングの入門書としてもおすすめです 。 ついでに勢いで資格も取ってしまいました 。 AI人材への第一歩なのです 笑