サームルールについて
概要
- Claudia Sahm氏が提唱した景気後退指標
- 景気後退を予測するための指標
計算方法
- 直近3カ月の失業率の移動平均を計算
- 過去12ヶ月の1で計算した値の最小値を求める
- 1 - 2で求めた値が0.5%以上の場合、景気後退が発生していると判断
pythonでの実装
import pandas as pd
# サンプルデータ（失業率の時系列データ）
data = {
'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=18, freq='M'),
'unemployment_rate': [3.5, 3.6, 3.7, 3.5, 3.4, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0, 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 直近3カ月の移動平均を計算
df['unemployment_3mo_ma'] = df['unemployment_rate'].rolling(window=3, min_periods=1).mean()
# 過去12か月間の3カ月平均の最低値を計算
df['min_unemployment_3mo_ma_12mo'] = df['unemployment_3mo_ma'].rolling(window=12, min_periods=1).min()
# 直近3カ月の移動平均が過去12か月の最低値よりも0.50%以上上昇しているか確認
df['sahm_rule_indicator'] = df['unemployment_3mo_ma'] - df['min_unemployment_3mo_ma_12mo'] >= 0.5
df