df corrected

Author: spring-haru

13b_Stochastic_Solow.ipynb

@@ -124,13 +124,41 @@
     "\n",
     "ここでは１と２のみを考慮したデータを使いTFPの変動を考えることにする。これにより資本ストックの稼働率はTFPの一部となってしまうが，RBCモデルの基本的なアイデアは変わらない。\n",
     "\n",
-    "上で読み込んだデータ`df`には次の変数が含まれている（詳細は`GDP：水準・トレンド・変動`を参照）。\n",
-    "* 期間：1980年Q1〜2021年Q4\n",
+    "データを読み込もう。"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df = py4macro.data('jpn-q')"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "ここで読み込んだデータ`df`には次の変数が含まれている（詳細は`GDP：水準・トレンド・変動`を参照）。\n",
+    "* 期間：1980年Q1〜\n",
     "* `gdp`：国内総生産（支出側）\n",
     "* `capital`：資本ストック\n",
     "* `employed`：就業者\n",
     "* `hours`：労働者1人あたり月平均就業時間（以下では「平均労働時間」と呼ぶ）\n",
-    "* `total_hours`：総労働時間（`hours`$\\times$`employed`）"
+    "* `total_hours`：総労働時間（`hours`$\\times$`employed`）\n",
+    "\n",
+    "まず`gdp`のトレンドからの乖離（％）を`gdp_cycle`として作成しておく。"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "df['gdp_trend_log'] = py4macro.trend( np.log(df['gdp']) )\n",
+    "df['gdp_cycle'] = 100 * ( np.log( df['gdp'] ) - df['gdp_trend_log'] )"
    ]
   },
   {