スーパーマーケットの11月売上高指数は前年比-0.07%~前回増税時を大きく上回るスピードで消費回復~
【概要】 ●2019年11月の日経CPINow・売上高指数は、前年比マイナス0.07%だった。前回2014年4月に5%から8%へ税率が引き上げられた際、今回と同水準まで回復したのは7か月経過後だった。 ●2019年11月の日経CPINow・T指数は前の年に比べて0.28%上昇した。品目別では、即席カップめん、牛乳、ヨーグルトなどが上昇に寄与した。一方できのこ、インスタントコーヒー、発泡酒などが低下に寄与した。 |
日経CPINow・売上高指数の推移(月次)
(注)前年同月比(前年比)、ベンチマーク:商業動態統計スーパー売上高前年比
日経CPINow・ 売上高指数の推移(日次)
(注)前年同曜日比(前年比) データは12月6日分まで
<参考>前回2014年4月:5%→8% 税率引き上げ時の売上高指数(日次)
日経CPINow・T指数の推移(月次)
(注)全国。T指数は前年同月比(前年比)。消費税の直接的な影響を除くベース。
日経CPINow・T指数 品目別上昇・下落寄与度(上位5品目)
ナウキャストが提供するサービスのひとつ「日経CPINow」は、全国のスーパーから収集した日経POSデータを解析・分析することによって、リアルタイムで“真”の物価を知ることができる世界初の日次物価指数です。(*1)価格に加えて、実際に消費された数量もわかるPOSデータを分析した「日経CPINow・T指数(物価指数)」、T指数の中でも全国のスーパーの売上高を示した「売上高指数」などがあります。
当社は今後もPOSデータ、クレジットカードデータ、テキストデータなどをはじめとするこれまでは投資判断に使われてこなかった様々なデータ(オルタナティブデータ)を用いて、企業業績の予測や、経済のリアルな消費・物価動向を捉えるための解析・分析を通じて、資産運用や経済調査業務の支援を行ってまいります。
(*1)日経CPINowでは、ある日の物価をその翌々日に公表しています
※本リリースのデータをご活用される場合は「出所:ナウキャスト」とご明記ください。
■「日経CPINow」について
日経CPINowは、2016 年 1 月にサービスを開始した「経済の“今”を知る」ことを可能にする「経済統計」データベースサービスです。ビッグデータと呼ばれるリアルタイムに蓄積されるデータを活用し、リアルタイムの経済統計を開発・配信することを目的としています。
*2 モード指数(最頻値)
対象商品・対象店舗での価格の最頻値(mode)を取ることで、物価の基調を捉える指数。mode 価格とは、「一定の期間の基本価格」と考えられる。これを統計的に「ある日 t の mode 価格を[t-T、t+T]間の最頻値」として定義し、「モード指数(最頻値)」として算出。この指数を参照することで、特売価格を織り込んだ日経 CPINow の動きが、「一定の期間の基本価格」の動きによるものなのか、「特売価格」の動きによるものなのかを区別することが出来る。
*3 売上高指数
物価指数と同様に、日本全国の約 800 店舗以上の POS データを利用し、前年と比べて売上高がどの程度変化したかを示す指数。物価指数が、今日と比較時点(前年同日)の両方の時点で存在している商品のみを計算の対象としているのに対し、売上高指数は、退出商品の売上は比較時点の売上に含め、新規参入商品の売上は今日の売上に含めるという取り扱いをし、2 つの時点の両方で存在する店舗のみを計算の対象としている。
■株式会社ナウキャストについて http://www.nowcast.co.jp/
ナウキャストは日本のオルタナティブデータのリーディングカンパニーであり、ビッグデータ解析により、「消費者物価指数などの経済統計のリアルタイム化」、「企業の経営戦略の見える化」を行う東京大学発のFintechベンチャー企業です。東京大学経済学研究科渡辺努研究室における『東大日次物価指数(現:日経CPINow)』プロジェクトを前身として2015年2月に設立されました。現在POSデータ、クレジットカードデータなどのオルタナティブデータサービスを幅広く展開し、国内外250社以上の金融機関、シンクタンク、政府、政府系金融機関、海外ヘッジファンド等の資産運用、経済調査業務を支援しております。
【無料トライアルはコチラ:https://lp.nowcast.co.jp/register】
■株式会社Finatextホールディングスについて https://finatext.com/ja/
会社名:株式会社Finatextホールディングス
代表者:代表取締役CEO 林 良太
設立:2013年12月
所在地:東京都千代田区麹町3-6 住友不動産麹町ビル3号館6階
事業内容:金融サービスの開発、インフラの提供、ビックデータ解析
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