無極にして太極（混沌たる根元）。
太極が動いて陽（分化発動する働き）を生ず。
動が極まって静なり。
静にして陰（統一含蓄する働き）を生ず。
静が極まってまた動。
一動一静、互いに其の根と為って、分かれて陰、分かれて陽、両儀立つ。
陽が変じて陰が合して、水火木金土を生ず。
五気（水火木金土）が順に動いて四時（四季）が行われる。
これを五行と言うけれども、要するに一陰陽である。
陰陽は一太極であり、太極はもと無極である。
五行が生まれるというけれど、各々其の性質は常に必ず一になる。
これが無極というものの本質（真）。
二気（陰陽）五行（水火木金土）の精（エネルギー）が微妙に配合して形を作る（凝）。
乾道、男を成し、坤道、女を成し、この二気が交わり感じて万物化成していく。
その万物は生々して変化窮まり無し。
ただ、あらゆる生物が色々変化してきたが、人間というものだけが其の中の一番秀れたものを得て、非常に霊妙である。
其の秀麗な形を生んで形の中に神（精神の深奥）が知を発する。
五性（水火木金土）が感動して（感に動いて）、ここに善悪というものが分かれ、あらゆる人間活動（万事）が出てくる。
そうして最も秀麗にして神知を発した優れた聖人がこの万物生成化育の道を観察・開拓して、中正仁義というものを立てた。
人間としていかに生くべきか（人極）は静（含蓄・潜在）を主とする。
故に聖人と天地と其の徳を合し、日月其の明を合し、四時（四季＝自然の道）は其の秩序に合致する。
鬼（創造の破壊作用）神（生命の進化助長作用）と其の吉凶を合致する。君子これを修めて吉、小人これに悖（もと）りて凶。
故に、天の道を立てて陰陽と言い、地の道を立てて柔と剛と言い、人の道を立てて仁義と言う。
又、始めをたずねて終わりに返ることによって死生を知ると言う。
大いなるかな易は。ここに其れ至れり。
易に太極あり、これ両儀を生じ、両儀は四象を生じ、四象は八卦を生ず。八卦は吉凶を定め、吉凶は大業を生ず。
一陰一陽之を道と謂(い)う。之を継ぐ者は善也。之を成す者は性也。仁者は之を見て之を仁と謂う。知者は之を見て之を知と謂う。
百(ひやく)姓(せい)は日に用いて知らず。故に君子の道は鮮(すくな)し。
国民国家は混沌から生じる。
国民国家には憲法がある。
憲法から、権利と義務が生じる。
国民国家の経済には、権利と義務が深くかかわっている。
国民国家以前の国には国民という概念すらない。
当然に国民のためにという発想すらない。
国民の義務とか権利というのは国民国家だからこそ成り立つので、教育とか公共投資とか言っても君主の慈悲か、軍事目的でしかない。
国民国家が国民を養う事ができなければ、国民は外に向かって暴発するか、内に向かって潰れる。
いずれにしても国家は解体し、国民は離散する。
かくて、数多くの難民で世界は溢れる。
今の日本人は、国家があるのは、自明、当たり前な事で、国家は、自分を守ってくれる、養ってくれると思い込んでいるが、かつて、ユダヤ人は国家を失い、流浪の民として、迫害に耐えながら世界をさまよい続けた。そして現代、多くの民族が国を失い、難民として、家族が散り散りになり、塗炭の苦しみを味わっている。
誰も、守ろうとしない国は、守り切れない。
今日の経済の多くは国民国家だから成り立っている経済だという事を忘れてはならない。
そしてその根本にあるのは、国民の権利と義務であり、その在り方で経済に対する考え方は、まったく違ったものになる。
国民国家の経済は、国民国家の仕組み、システムの上に成り立っている。
国民国家の経済を検討する為には、モデル化する以外にない。
モデル化するための基本的考え方をどうするか。
先ず、なぜ、経済をモデル化する必要があるのか。
それは、経済の健康状態を明らかにする必要があるからである。
経済をモデル化する第一の目的は、現在の自由主義経済は「お金」の循環と働きによって動いているから、「お金」が歪や偏り、滞留なく、隅々まで満遍なく流れ、正常に機能しているかを監視することにある。
なぜ、全体を鳥瞰できるモデルを最初に構築する必要があるのか。
それは、本来、経済のあるべき状態を知る為である。
あるべき状態を基準にし、実体との乖離を計測する事で軌道修正する。
経済が健全に機能しているかいないか。
健全に機能していなければ、どの様に対処すべきかを判断する必要がある。
その為には、どこに問題があるか、その影響がどこに現れるかを明らかにする必要がある。
全体としても、個人としても。
不自然な資金の流れは、犯罪の温床となる。
「お金」の循環を計測し、「お金」が正常に働いているかを監視するため。
知りたいのは、経済の健康状態である。
モデルを構築する前に、自分たちが構築しよとしているモデルの性格を明らかにしておく必要がある。
我々が構築しようとするモデルは、数値を入力すれば一意的に答えが出るような類のものではない。
ユーザーの目的や前提条件によって参考となる解答を与える事が目的で、試験の答えを出すようなモデルではない。つまり、使い手の要望によって、使い手が欲する答えを出すのがモデルの使命と言える。
この点を前提としてユーザーインターフェイスを設計すると同時に過度の期待をユーザーに持たせるべきではなく。
どちらかと言えば、テレビゲームのような設計思想に立つ必要がある。
ベースとなるフィールド、プラットフォームを設計し、ルールを決め、ステージやキャラクター、アイテム、得点、ゴールを設定する。
それに任意の初期条件を入力させ、さらに、不確実、ランダムな事件、事象を設定しておく。
後は結果に対してランク付けをし、いろいろな試行錯誤をしながら、学習をする。
無論最終的には、その結果をダッシュボードの様にメーター化する事でコントロールパネルに要約できるようにする。
すべてを一つのモデルに集約するのではなく、全体を鳥瞰できるモデルを一つ作り、必要や目的によって別途、個別のモデルを作る。
先ず、資金循環モデルをモデルを作り、資金の流れに、歪や偏り、澱みがないか、流れる方向に異常はないか、余計な流れが生じてないかなどを確認する。
この段階では、極力、事実を確認する。
次に、「お金」の働き、動き(物価、金利、為替、投機等)に問題、異常はないかを確認する。
そして、物の動き(生産、在庫、流通、販売、消費等)を確認する。
土台となる情報は資金循環表、国民経済計算書、国際収支、消費者物価指数、電力消費量、税務統計、企業法人統計等である。
ゲーム化した場合のキャラクターとは、家計、財政、企業、金融機関、海外などを想定する。
また、もう一つのアプローチは、易経的解析法、ツリー構造による分析で、働きを、陰とよう、正と負、プラス・マイナスに分類し六十四のパターンの卦を用意すた上、さらに、その卦を六段階に分けて解析する手法である。
分析において重要なのは、前提条件である。
モデルは、ユーザーの要望によって使用目的が変化するから、当初の前提条件やユーザーの目的が重要になる。
前提条件を明らかにしないと分析の効果は期待できない。
前提条件を設定するのはユーザー、即ち人である。
経済は、人である。
人から物と「お金」の関係が生じる。
物には陽の働きが「お金」には、陰の働きがある。
物と「お金」は、入と出によって効力発揮する。
米価の最近の動きが好例である。最近、米価が高騰しているがその原因が問題なのである。
米の価格の高騰は集荷業者などによる買い付け競争とみられている。そのために政府は、備蓄米を放出する事で対抗しようとしている。
この世の中や経済は縁起によって成り立っている。
縁起を見る者は、その法を見る。法を見る者は、縁起を見る。
各国の経済政策が経済にどのような影響を及ぼすかを計算する。
世界経済やこの国、国内の経済状態の傾向を予測し。
その上で、為替予測、売上予測、物価予測、株価予測などの個別の目的によって個別のモデルを構築する。
ユーザーインターファイス、最終的にはダッシュボード化を目指す。
個々の、結果は、相関関係がわかる様に配置する。
モデルを作成するためには、まず、モデル構成する、項目、要素を目的に応じて洗い出し。
項目や要素の性格を明らかにする。
項目と要素で重要なのは、位置と運動と関係である。
経済を構成する個々の要素が「お金」の流れに、どのような影響を与えているかを明らかにする。
その為に、個々の要素を全体の中に位置づけ、流れのどこにどのような働きを及ぼしているか、そしてそれが他の要素にどのような影響を及ぼし関係を作っているかを数式化する。
数式化する事で、経済の動きを予測し、あるいは試行する事で、次に、自分たちがどのような施策をとるべきかの参考、根拠にするのである。
項目の要素を構成するデータと数値の性格を特定する。
モデルは、複数の方程式、連立方程式、或いは、行列に纏める。
モデルは、複数の方程式によって構成されるのが常であるから。
データとして採取された数を分解し、方程式化する事が求められる。
経済を計測する方程式は、線形であることが基本である。
方程式では、数の性格が重要になる。
また、「お金」の循環運動を前提としており、また、生活も天体の運行を前提としているから、方程式は、回転運動、周期運動、波動、時系列分析を前提として考案する必要がある。
現代の経済は、循環運動の上に成り立っているから回転数とベース値が基礎となる働きをしている。
経済的価値を分析する時、名目価値か、実質価値かの判定が難しい。
貨幣価値は名目価値である。
実質的価値とは、物や人などの実体に基ずく数値である。
数は、「お金」を表す値と物を表す数とは、性格が違う。
物を表す数は、より確定的な根拠を形成する数である。
「お金」は相対的な価値を成立する値、抽象的な値である。
物は基礎（ベース）を構成する。
基礎となる数には、人口構成や生産量、在庫量などがある。
そして、基礎となる数は、実体に基づく実質的価値によるのが原則である。
方程式を構成する数には、定数と変数がある。
方程式は、定数と変数からなる。
数式は、従属変数、独立変数、そして、係数と定数からなる。
また、方程式を組み立てる上でカギとなるのが。何を、目的変数、説明変数とするかである。
目的変数は、目的を構成する変数で、結果を表す変数。予測を目的とした場合は、予測したい値やデータを指し、従属変数に通じる。
説明変数は、結果を説明する変数、原因となる変数を指し、独立変数となる。
目的変数も、説明変数も、既定されているわけではなく、目的や条件によって任意に設定する事ができる。
要するに、目的によって選択する。
たとえば、為替を予測したいときは、為替の値を目的関数とし、金利や国際収支など、為替変動に関わる項目を説明変数に設定する。
原油価格を予測したいときは。原油価格を目的関数とし、相関分析などの結果から説明関数を想定する。
また、何が確定値か、不確定値かである。
何を確定値とするか、不確定値とするかは、所与、自明であるとは限らない。
任意、仮定とする場合もある。
この点は注意する必要がある。
分析の目的や計算の処理の都合で、確定値として任意に仮定する場合がある。
数には、即時性、計測可能性、操作性管理可能などの違いがある。
情報は、鮮度があり、すぐに、情報は陳腐化する。
また、情報の伝達には時間がかかり、速報値が価値がある事も、ままある。
公表時が重要となる。つまり、どの時点、どの段階で公表された情報かである。
データを集めたり集計するのに時間がある程度必要だからである。
情報を入手するのに時間がかかりすぎたら情報の価値が失われてしまう。
また、公表時における信憑性である。
速報値は、推測値である場合が多い。
情報は時間的な価値でもある。故に即時性が問われる。
そして、情報の確証がどこまで取れるかが課題となる。
指標には、先行指標と遅行指標がある。
先行指標とは、結果に対して、先行的に表れる指標をいい。
兆しや予兆を意味する。
目標を達成するために用いられる。
あるいは、予測や予定を立てるための参考指標となる。
また、遅行指標の原因となる指標である。
景気を予兆する指標にもなる。
一致指数とは景気の動きとほぼ一致して現れる指標。
遅行指標とは、結果に遅れて現れる指標を言う。
結果を裏付ける指標である。
後から結果的に表れる指標でもある。
景気を動きを確定的にする指標。
時差で発生する事象である。
ダイエットなどで消費カロリーは先行指標であり、体重は遅行指標である。
景気の先行指数
ISM製造業景況指数（PMI）：
新規失業保険申請件数：
住宅着工件数：
消費者信頼感指新設住宅着工床面積、数：
東証株価指数（前年同月比、
実質機械受注（船舶・電力を除く民需。）
マネーサプライ
金利スプレッド
ミシガン大学消費者信頼感指数
住宅許可件数
新規失業保険請求者数
配送遅延指数
一致指数の例
有効求人倍率（除く学卒）
営業利益（全産業）
所定外労働時間指数（製造業）
鉱工業生産財出荷指数
商業販売額（小売業）
大口電力使用量
遅行指数の例
失業率
消費者物価指数（CPI）
企業収益
鉱工業生産指数
貸出金利
また、操作可能か、管理可能かは、管理会計などには重要な要素になる。
経費予算などでは重要な要素となる。
交際費など政策的に決められる費用は、管理可能費で、原材料などの様に、製品に連動して発生する費用は、直接的に管理する事が難しい。
計測が可能な数値と不可能な数値がある。
例えば、政治集会の参加者などは、計測が難しい。また、設備の劣化なども計測が難しい。
その場合は推測値を用いる。
いずれも直接、管理したり、操作する事の容易度の問題で、直接的取り扱うのが難しい数値は、間接的に取り扱う事になる。
当然、直接的に取り扱える数値のほうが信憑度が高く確実性が増す。
経済の働きは、経済の変動を予測する為の鍵である。
経済の働きは物価、所得、企業利益、雇用、金利、為替、内外価格差、国際収支、税率、地価、株価、預金などに現れる。すなわち、物価、所得、企業利益、雇用、金利、為替、内外価格差、国際収支、税率、地価、株価、預金などが経済に与える影響が働きである。
経済における実体的数値は、経済の手順流れに従って出現する。すなわち、生産量、在庫量、流通量、販売量、消費量というようにである。これは、生産から消費に至る過程に手順にそって現れる。
それぞれ、どの局面の価格を形成しているかを明らかし、以上の動きや兆候の有無を検証する事で異常な動きや不正を洗い出す。
先ず、データは定性か、定量か。
多くの情報は、最初から、数値データとして入ってくるわけではなく、定性的データからはいてくる。
定量的データをどやって定量データに変換していくか、それが、モデル化の第一の作業である。
次に、データの確からしさが問題になる。
データの信憑性が最初に問われる。
データの信憑性は情報源に拠る。つまり、情報の出どころ、出自である。
我々が、目にする数値は、ほとんどが、何らかの加工が程された数値だと思っていい。
信憑性が一番高いのは一次データであるが、取集に限界があり。どうしても二次データにならざるを得ない。例えばテレビの視聴率など。
ただ、センサーが発達した事で一次データの活用の道も開けている。
その好例がビックデータである。
標本調査に頼らなければならなかった部分も、全数調査が可能となりつつある。これは二次データだけでなく一次データの重要性が増していることを意味する。
また、信憑性の点では生データが、一次データ同様、信憑度が高いが、全量調査や処理が難しい、推定値を活用する場合が多い。
AIに、株価を完全に読み切れたら、株式相場は成り立たなくなる。
しかし、株価の予想にAIが重要な役割を果たすようになることは間違いない。
不完全で相対的だから、人間の意識が入り込み、働く余地が生まれるのである。
分析において重要なのは、前提条件である。
モデルは、ユーザーの要望によって使用目的が変化するから、当初の前提条件やユーザーの目的が重要になる。
前提条件を明らかにしないと分析の効果は期待できない。
前提条件を設定するのはユーザー、即ち人である。