dbt + DuckDB メダリオンデータパイプライン デモ分析 (e-Stat / 気象庁オープンデータ)
気象庁の気温データとe-Statの小売物価統計を組み合わせ、産地の気温偏差が数ヶ月後の食料品価格にどう波及しているかを分析しています。同じ月の気温と価格を並べるだけでは傾向しかわからないため、気温偏差を1〜6ヶ月ずらしながら価格上昇率との相関係数を計算し、品目ごとに最も強く相関するラグ（波及までの期間）を探索しています。
気温偏差（棒グラフ、産地の気温が平年よりどれだけ高かったか）と、生鮮野菜の前年同月比の価格上昇率（折れ線グラフ）を同じ月同士で重ねた参考グラフです。ラグを考慮していないため、下記の気候感度分析とは別の、傾向を掴むためのグラフとして見てください。
品目ごとの最適ラグにおける相関係数の絶対値が大きい順に並べています。
産地の気温偏差（気象庁1991〜2020年平年値からの差）を1〜6ヶ月ラグさせて価格上昇率との相関係数を算出し、最も強く相関するラグ（最適ラグ）を品目ごとに特定しています。
ラグは、天候が収穫・出荷を経て小売価格に反映されるまでの遅れを表します。相関係数が高いほど気候の影響を強く受けていると考えられますが、価格には流通コストや他産地の作柄など気候以外の要因も関わるため、相関がそのまま因果関係を意味するわけではありません。
コメは備蓄や政府の需給調整など制度的な要因の影響が大きく、天候による短期的な価格変動は本来小さいはずの品目です。相関分析が気候以外で動く品目まで高感度と誤判定しないかを確かめる対照として、あえて対象に含めています。
| 品目 | 最適ラグ | 相関係数 (r) | 観測数 | 感度 |
|---|
赤いマーカーが点滅している棒が、各品目の最適ラグです。
上記の相関分析のもとになった実データです。品目別の価格指数（e-Stat）と、その品目の主要産地の気温偏差（気象庁）を、品目ごとに対応させて2021年以降の推移としてそのまま表示しています。