マクロボンド社と共同で TV番組やTV-CMによる実経済への影響を 調査したレポートを発表

エム・データのTVメタデータとマクロボンドのマクロ経済データによる影響度合いを調査

TV番組・CMデータの調査・分析・配信を行う株式会社エム・データ（東京都港区、代表取締役社長：薄井司、以下、エム・データ）は、世界で最も広範なマクロ経済データや集約された金融およびセクターデータを提供しているMacrobond Financial Japan（以下、マクロボンド社）と共同で、TVメタデータとマクロ経済データによる、「トランプ関税報道」「食品関連CM」「自動車保険関連CM」「春闘関連報道」が実経済に与える影響を調査・分析しました。

　エム・データのTVメタデータは、テレビ放送（番組およびTV-CM）の放送実績を独自にテキスト化したデータベースで、テレビで発信されるあらゆる情報を放送時間、回数で集計・分析が可能です。企業のCM出稿量や番組（PR/報道）露出を、自社・他社・産業・商品カテゴリー別に調査、トレンド分析・マーケティグ活用の他、クオンツ、業績推定、銘柄発見、報道量増減確認、ネガティブ報道チェックといった投資判断への活用など、従来の株価や決算発表情報、財務データなどだけでは補足しきれないセンチメント（市場心理）や企業活動の「情報量」を、決算発表前に定量化するオルタナティブデータとして有用なデータです。

　また、マクロボンド社のマクロ経済データは、各国の民間機関や政府機関から収集した幅広い時系列データベースです。データベースは地域や分野ごとに収納されており、お探しのデータを簡単にお探しいただけます。またデータベースを提供するアプリケーション上では、簡単にデータの図表化を行えるビジュアライゼーション機能と統計分析機能も付随しており、ご指定のフォーマットにて本格的な図表の作成が実現できます。ExcelやPowerPoint、またPythonなどとも連携可能なAPIを提供しており、柔軟なデータ活用を実施頂くことが可能です。

今回の調査分析は、マクロボンド社が以下のテーマで、TV報道とTV-CMの放送時間と、関連する各マクロ経済指標の時系列データを分析し、その影響を見ることで、テレビ報道と実経済がどのように連動するかを調査することを目的としています。

　エム・データでは、今後も、経済データやマーケットデータ、各種オルタナティブデータと連携し、TVメディアによる社会性のある話題やトレンド発信が生活者に与える影響や心理醸成が、市場や実経済とどのような関係を持っているかを可視化し、新たなオルタナティブデータの利活用の幅を広げ、事例を創出していく計画です。

（以下、マクロボンド社による分析レポート）

本レポートでは、以下の4項目についてデータ間の相関係数を調べる。

・トランプ関税報道時間と将来に対する景気観

・食品関連CM放送時間と消費者物価指数

・自動車保険関連CM放送時間と自動車関連データ

・春闘関連報道時間と景気関連データ

分析するデータ間に相関性が認められる場合であっても、あくまで数値上の一致による可能性があり、その背景の因果関係を必ずしも説明するものではないことに注意されたい。

分析の際に調査対象となるデータの相関性は、二つのデータ間の相関係数をこれに採用する。二つの時系列データをX=(X_1,X_2,… X_n)、Y=(Y_1,Y_2,… Y_n)であるとき、X_tとY_t(1<t<n)は時点tにおける各データの値であり、XとYの相関係数r_(X,Y)は以下のとおりである。

ここではX ̅とY ̅は、それぞれXとYの時系列データの観測値平均である。r_(X,Y)は-1から1 の間を取る値であり、1もしくは-1に値の近いほど二つのデータは正もしくは負の相関を持つと解釈でき、また数値が0に近いほどその相関は低いと認識することが可能である。相関係数はあくまで数学的に算出されたものであり、実際の数値分布も観察する必要性があるが、今回のレポートではデータ間の相関を発見することに主旨を置くため、相関係数をもって相関性の有無を判断するとする。

各項目に対する分析結果は、相関係数を記すマトリックスにて示す。マトリックスのセルカラーは、相関係数の数値に依存し、-1～0～1が青～白～赤に対応するグラデーションに基づく。分析結果の背景となる因果関係については、合理的であるものを分析の一環として推測する。

■分析のラグについて

データ間の相関を取るに際し、データにラグを取った上で分析をおこなったものがある。データにラグを取った場合、例えば日次のデータに(+1)のラグを取ると、以下画像のように数値が一日後にずれる。各相関係数は、このラグを取ったデータを基に計算がされる。

データにラグ(+1)を取った結果

■前年同月比について

分析に際し、一部データはその前年同月比を取っている。これは各時点における数値について、これを前年同時期の数値からの変化率に変換している。例えば時点tにおいて数値を105、その1年前は100であったとすると、時点tにおける前年同期比は105/100=1.05となる。

1)　トランプ関税報道時間と業界ごとの景気観

景気観指標は、消費者間での将来の景気に対する見方を測るものである。

表1：関税報道と業界別景気観（将来）の相関マトリックス

※各データの前年同月比に対し、相関を取っている。

全ての業界にて、景気観（将来）は、関税率・報道量と負の相関にあることが分かる。ここから、テレビ報道は、未来の景気見通しについて影響を与えることが示唆される。

＜因果関係の予測＞
・関税の増加は報道量の増加に寄与する
・関税関連のテレビ報道は、関税率の上昇に代表されるネガティブな感情を拡散するものであり、その報道量増加は消費者に対し、先の景気観に負の影響を与える。

2)　食品関連CM放送と消費者物価指数(CPI) についての相関

消費者物価指数とは、物価の上昇幅を示す指標である。

表2：食料品関連ＣＭ放送時間と各食料CPIの相関性

※各データの前年同月比に対し、相関を取っている。
※ラグ(月)は、元データをその月分データを前に進めたデータで相関性を取っている。

表3：各品目関連ＣＭ放送時間と各食料CPIの相関性

※各データの前年同月比に対し、相関を取っている。
※ラグ(月)は、元データをその月分データを前に進めたデータで相関性を取っている。

ほとんど全ての項目の消費者物価指数に対し、食料品関連CMの放送時間は弱く正の相関を示す。これは、実世界の食料品価格上昇が、CM放送時間と弱く比例することを意味する。

＜因果関係の予測＞
・食料品の物価上昇はCMにて放送される類の食料品売上に負の影響を与え、これをカバーするべく投資としてCM放送時間が増加する。
・食糧費の物価上昇はむしろ在宅での食事を促すため、CMにて放送される類の食料品は冷凍食品等やアルコール・ノンアルコール飲料が多く占めるため、これらの売上げが上昇する。したがってその分CM放送時間が増加する。

3) 　自動車保険関連CM報道と自動車関連データ

表7：自動車保険関連CM放送時間と自動車関連データ間の相関性

※各データの前年同月比に対し、相関を取っている。
※ラグ(月)は、元データをその月分データを前に進めたデータで相関性を取っている。

自動車保険関連CMは、自動車の販売台数と正の相関を持つ一方、消費者物価指数(自動車とガソリン価格)とは負の相関を持つ。

＜因果関係の予測＞
・自動車の販売台数増加は潜在的な保険契約者の増加を意味し、それを獲得するべくCM放送時間も増加する。
・自動車関連の価格上昇は自動車離れを引き起こし、それに影響されてCM放送時間が減少する。

4)　春闘関連報道時間とCPI総合と景気観DI

表5：春闘報道時間との相関性

※ラグ(月)は、元データをその月分データを前に進めたデータで相関性を取っている。

春闘の報道時間は、CPI総合と景気観双方と正の相関が見られる。

＜因果関係の推測＞
・物価上昇は賃上げに対する要求を後押しし、結果として春闘の注目度に影響を与える。
・市中の景気観改善は、春闘に対する注目度を上昇させ、この結果として関連する報道量を増加させる。