韓国 日本 へ の 借金 | 最小 二 乗法 計算 サイト
4%だったタイの家計債務残高は、1997年末に53. 4%に上昇した後、2001年6月末には39. 0%まで減少した。 【関連記事】 元海自特殊部隊員が語る「中国が尖閣諸島に手を出せない理由」 「お金が貯まらない人の玄関先でよく見かける」1億円貯まる人は絶対に置かない"あるもの" 「文在寅政権は経営リスク」仏ルノーがとうとう韓国からの撤退を示唆した背景 東京五輪にかこつけて文在寅大統領が日本から引き出したかった"ある内容" 「仕事やお金を失ってもやめられない」性欲の強さと関係なく発症する"セックス依存症"の怖さ
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- 国も家計も史上最大の負債、借金だらけの韓国経済 : 東亜日報
- 「日本よりもヤバい」韓国人が身の丈に合わない借金を増やし続けている本当の理由（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース
- 最小二乗法 計算サイト - qesstagy
「日本よりもヤバい」韓国人が借金を増やし続けている理由とは (2021年8月6日掲載) - ライブドアニュース
昨年の国家負債は、前年より241兆ウォン増の1985兆ウォンと集計された。負債規模や増加幅共に過去最大だった。政府は昨日、こうした内容を盛り込んだ「2020会計年度の国家決算報告書」を議決した。家計負債も、国内総生産(GDP)比98. 6%水準まで高騰し、史上最高を記録した。国と家計共に莫大な借金を抱えている。税収と労働所得が減り、借金はさらに増えざるを得ない状況となっている。支出を減らさなければ、借金をして借金を返す悪循環に陥りかねないと考えなければならない。 政府債務に、軍人・公務員に支払う年金を合わせた国家債務は、GDP(昨年1924兆ウォン)を史上初めて上回った。昨年は4回の補正予算編成などにより、計111兆6000億ウォンの借金が増え、年金に当てる負債の増加額は計100兆ウォンを突破した。政府が公務員の採用を増やしているため、年金負債は増え続ける見通しだ。 借金が雪だるまのように増えている中で、政府の支出はさらに膨らんでいる。政府は、財政拡大の基調を継続することを決め、来年度の予算で600兆ウォン台を予告している。現政府発足当時の400兆ウォンから半分以上増加した規模だ。一方、税収はコロナ事態などの影響で激減している。 家計負債も早いテンポで増加している。租税財政研究院によると、韓国のGDP比家計負債の比率は、2008年の金融危機当時、主要先進国と同様の70%台だった。その後、昨年まで韓国だけが27. 6%ポイント高騰し、先進国はむしろ減少した。韓国の家計負債の質も悪かった。1年以内に返済しなければならない短期負債の割合が、主要先進国に比べて約7倍も高かった。 家計の借金は増えるのに、稼ぎはかんばしくない。昨年第4四半期の労働所得と事業所得はいずれも減少した。コロナ事態で雇用が減り、自営業が厳しくなったためだ。家計負債が増え所得が減れば、消費は低迷せざるを得ない。これは税収減少につながり、国全体が負債の悪循環に陥りかねない。 コロナ危機のため、財政支出を増やすのは避けられないとしても、支出が多すぎたり、負債増加の速度が速すぎたりしてはならない。それなのに、与党は財政が「金のなる木」でもあるように、ばら撒きに余念がない。災害支援金は審査段階を一つずつ経るごとに雪だるまのように増え、国策事業の浪費を防ぐために導入された予備妥当性調査をスキップする事業も少なくない。国であれ家計であれ、所得が減少すれば、不要不急の支出を最大限減らさなければならない。ただでさえ、就職難で苦しんでいる若者世代に、借金まで転嫁するわけにはいかない。
国も家計も史上最大の負債、借金だらけの韓国経済 : 東亜日報
韓国の20、30歳代が450兆ウォン(約44兆1176億円)に迫る莫大な借金を抱えていることが分かった。新型コロナウイルス発生後の1年間、約55兆ウォン増えた。不動産や株式、仮想通貨を買い取るために借金した結果だ。 韓国経済新聞が5日、中央銀行の韓国銀行(韓銀)の家計負債データベース(DB)を基に推定した結果、今年第1四半期末の2030世代の金融会社の貸出金残高は446兆5000億ウォン(約43兆7745億円)と集計された。残額基準では史上最大規模だ。昨年の第1四半期末より55兆3897億ウォン(14. 1%)増えた。2030の負債増加率は同期間、全世代の家計負債の増加率(9. 5%)を大きく上回った。 コロナは、昨年2月18日、新天地の大邱(テグ)教会で発生した大規模な集団感染を皮切りに本格化した。その後1年間で、2030世代の借金が史上最大幅へと膨らんだ。 借入金が急速に増加したのは、首都圏のマンション価格が高止まりしていることとあいまっている。2030を中心に不動産を急いで買い入れようとするいわゆる「パニックバイイング」(恐慌購買)が現れた。韓国不動産院によると、ソウルマンションの売買(申告日基準)で20~30の買入取引が占める割合は、昨年8月40. 4%で史上初めて40%を越えた。今年1月は42. 1%と、史上最高値を記録した。 今年2月(40. 1%)と3月(40. 6%)も40%台を維持していた。 既成世代との資産格差を埋めるため、仮想通貨を買い取ろうとする2030が増えたことも、膨大な借金増加を後押ししている。今年1-3月期の韓国4大暗号通貨取引所(Bithumb、アップビート、コービット、コインワン)の新加入者(249万5289人)のうち63%ほどが2030世代と集計された。 速いスピードで膨らむ借金で、2030世代の信用リスクは高まっている。韓銀が年内に基準金利の引き上げを予告し、市場金利が跳ね上がっているためだ。代表的な市場金利である3年満期国庫債金利は今月2日、0. 01%ポイント高の年1. 484%まで急騰し、2019年11月19日(年1. 国も家計も史上最大の負債、借金だらけの韓国経済 : 東亜日報. 485%)以来の最高値だ。 多重債務者(3社以上の金融会社から金を借りた個人)の2030が昨年末、金融会社から調達した借入金は130兆ウォン(約12兆7450億円)で、2019年末より16. 1%増えた。20歳代が、借金で借金を「返済」しながら調達したカードローンは、昨年末現在8兆ウォン(7843億円)へと16.
「日本よりもヤバい」韓国人が身の丈に合わない借金を増やし続けている本当の理由（プレジデントオンライン） - Yahoo!ニュース
投稿日時:2012年 07月 21日 02:27 米軍基地があったから沖縄の財政が潤ったとかいう意見を聞くと怒り狂うのに、日本軍が韓国のインフラを整備したとかは普通にいうのですね。
6%伸びた。利上げが本格化すれば、不良債権が深刻化するとの見方が多い。 記者プロフィール キム·イクファン
2020/11/22 2020/12/7 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析) 最小二乗法による関数フィッティング(回帰分析)のためのオンラインツールです。入力データをフィッティングして関数を求め、グラフ表示します。結果データの保存などもできます。登録不要で無料でお使いいただけます。 ※利用環境: Internet Explorerには対応していません。Google Chrome、Microsoft Edgeなどのブラウザをご使用ください。スマートフォンでの利用は推奨しません。パソコンでご利用ください。 入力された条件や計算結果などは、外部のサーバーには送信されません。計算はすべて、ご使用のパソコン上で行われます。 使用方法はこちら 使い方 1.入力データ欄で、[データファイル読込]ボタンでデータファイルを読み込むか、データをテキストエリアにコピーします。 2.フィッティング関数でフィッティングしたい関数を選択します。 3.
最小二乗法 計算サイト - Qesstagy
以前書いた下記ネタの続きです この時は、 C# から Excel を起動→LINEST関数を呼んで計算する方法でしたが、 今回は Excel を使わずに、 C# 内でR2を計算する方法を検討してみました。 再び、R 2 とは? 今回は下記サイトを参考にして検討しました。 要は、①回帰式を求める → ②回帰式を使って予測値を計算 → ③残差変動(実測値と予測値の差)を計算 という流れになります。 残差変動の二乗和を、全変動(実測値と平均との差)の二乗和で割り、 それを1から引いたものを決定係数R 2 としています。 は回帰式より求めた予測値、 は実測値の平均値、 予測値が実測値に近くなるほどR 2 は1に近づく、という訳です。 以前のネタで決定係数には何種類か定義が有り、 Excel がどの方法か判らないと書きましたが、上式が最も一般的な定義らしいです。 回帰式を求める 次は先ほどの①、回帰式の計算です、今回は下記サイトの計算式を使いました。 最小2乗法 y=ax+b(直線)の場合、およびy=ax2+bx+c(2次曲線)の場合の計算式を使います。 正直、詳しい仕組みは理解出来ていませんが、 Excel の線形近似/ 多項式 近似でも、 最小二乗法を使っているそうなので、それなりに近い式が得られることを期待。 ここで得た式(→回帰式)が、より近似出来ているほど予測値は実測値に近づき、 結果として決定係数R 2 も1に近づくので、実はここが一番のポイント! C# でプログラム というわけで、あとはプログラムするだけです、サンプルソフトを作成しました、 画面のXとYにデータを貼り付けて、"X/Yデータ取得"ボタンを押すと計算します。 以前のネタと同じ簡単なデータで試してみます、まずは線形近似の場合 近似式 で、aは9. 6、bが1、R 2 は0. 9944となり、 Excel のLINEST関数と全く同じ結果が得られました! 次に 多項式 近似(二次)の場合 近似式 で、aは-0. 1429、bは10. 457、cは0、 R 2 は0. 9947となり、こちらもほぼ同じ結果が得られました。 Excel でcは9E-14(ほぼ0)になってますが、計算誤差っぽいですね。 ソースファイルは下記参照 決定係数R2計算 まとめ 最小二乗法を使って回帰式を求めることで、 Excel で求めていたのと同じ結果を 得られそうなことが判りました、 Excel が無い環境でも計算出来るので便利。 Excel のLINEST関数等は、今回と同じような計算を内部でやっているんでしょうね。 余談ですが今回もインターネットの便利さを痛感、色々有用な情報が開示されてて、 本当に助かりました、参考にさせて頂いたサイトの皆さんに感謝致します!
単回帰分析とは 回帰分析の意味 ビッグデータや分析力という言葉が頻繁に使われるようになりましたが、マーケティングサイエンス的な観点で見た時の関心事は、『獲得したデータを分析し、いかに将来の顧客行動を予測するか』です。獲得するデータには、アンケートデータや購買データ、Webの閲覧データ等の行動データ等があり、それらが数百のデータでもテラバイト級のビッグデータでもかまいません。どのようなデータにしても、そのデータを分析することで顧客や商品・サービスのことをよく知り、将来の購買や行動を予測することによって、マーケティング上有用な知見を得ることが目的なのです。 このような意味で、いまから取り上げる回帰分析は、データ分析による予測の基礎の基礎です。回帰分析のうち、単回帰分析というのは1つの目的変数を1つの説明変数で予測するもので、その2変量の間の関係性をY=aX+bという一次方程式の形で表します。a(傾き)とb(Y切片)がわかれば、X(身長)からY(体重)を予測することができるわけです。 図16. 身長から体重を予測 最小二乗法 図17のような散布図があった時に、緑の線や赤い線など回帰直線として正しそうな直線は無数にあります。この中で最も予測誤差が少なくなるように決めるために、最小二乗法という「誤差の二乗の和を最小にする」という方法を用います。この考え方は、後で述べる重回帰分析でも全く同じです。 図17. 最適な回帰式 まず、回帰式との誤差は、図18の黒い破線の長さにあたります。この長さは、たとえば一番右の点で考えると、実際の点のY座標である「Y5」と、回帰式上のY座標である「aX5+b」との差分になります。最小二乗法とは、誤差の二乗の和を最小にするということなので、この誤差である破線の長さを1辺とした正方形の面積の総和が最小になるような直線を探す(=aとbを決める)ことにほかなりません。 図18. 最小二乗法の概念 回帰係数はどのように求めるか 回帰分析は予測をすることが目的のひとつでした。身長から体重を予測する、母親の身長から子供の身長を予測するなどです。相関関係を「Y=aX+b」の一次方程式で表せたとすると、定数の a (傾き)と b (y切片)がわかっていれば、X(身長)からY(体重)を予測することができます。 以下の回帰直線の係数(回帰係数)はエクセルで描画すれば簡単に算出されますが、具体的にはどのような式で計算されるのでしょうか。 まずは、この直線の傾きがどのように決まるかを解説します。一般的には先に述べた「最小二乗法」が用いられます。これは以下の式で計算されます。 傾きが求まれば、あとはこの直線がどこを通るかさえ分かれば、y切片bが求まります。回帰直線は、(Xの平均,Yの平均)を通ることが分かっているので、以下の式からbが求まります。 単回帰分析の実際 では、以下のような2変量データがあったときに、実際に回帰係数を算出しグラフに回帰直線を引き、相関係数を算出するにはどうすればよいのでしょうか。 図19.