不動産宇宙と固定為替相場

不動産宇宙と固定為替相場（解説1）
住宅家賃とマクスウェル分布（解説2）
家計消費とプランク分布
国 2020 | 都市 2020

　不動産宇宙はプランク定数の次元が物質宇宙と異なる非物質宇宙（これは物質宇宙と非因果的に相互作用する）である。不動産宇宙のエネルギーの次元は単位時間当たりの通貨なので、不動産宇宙の質量の次元は通貨・長さのマイナス2乗・時間であり、不動産宇宙のプランク定数の次元は通貨である。
　不動産は境界を持つので、不動産宇宙どうしも境界で隔てられる。（不動産宇宙粒子は不動産宇宙をまたぐ運動（重力運動）をしないので、不動産宇宙に一般座標変換（一般相対論）は存在しない。）不動産宇宙にもC対称性は存在するが、不動産宇宙粒子と不動産宇宙反粒子は、別々の不動産宇宙に分配されるので、対消滅を起こさない。したがって、不動産宇宙にバリオン数やレプトン数の生成機構（弱い相互作用）はなく、重い不動産宇宙電子は軽い不動産宇宙電子に崩壊しない。また、不動産宇宙にはバリオン数やレプトン数の生成消滅が自由に生じる。したがって、不動産宇宙重水素内の不動産宇宙中性子は自由に生成消滅できるが、それは核反応を起こすかわりに不動産宇宙電子の鏡像の生成消滅を起こす。この不動産宇宙電子の鏡像が消滅するとき、そのエネルギー分の不動産宇宙光子が不動産宇宙電子から放出されて不動産宇宙の黒体放射が実現する。この黒体放射は非因果的に家計消費のプランク分布に変換される。
　プランク分布のパラメータ k T を普遍的な基準とすると、それが小さいほど相対的に生活レベル（1人あたりの基準通貨建ての所得や消費支出）と通貨が高くなる。ただし、 k T は消費品目数 n の影響を受けるので、その影響を排除するために、 k T のみではなく、 k T と n の積（為替指数の観測データ）を考える。（したがって、為替指数が小さいほど通貨が高くなる。この為替指数の比が固定為替相場である。）また、消費品目の選び方（すなわち n の選び方）には自由度があるが、デジタル地図などの住宅情報から推定される基準通貨建ての住宅家賃分布にもとづいて、そのなかの1つを選ぶ。
　地域が生産する商品の競争力が高いほど地域の通貨は高くなるが、地域のサイズが大きすぎるとき、これは深刻な分断を生む。すなわち、競争力のあるものが地域の通貨を高くする一方で、競争力のないものは安価な輸入品により経営が圧迫される。この問題は、地域のサイズを国（固有の法を持つ地域内移住が容易な最大地域）よりも十分に小さくして、その各々で通貨を発行することで解消される。（国（慣れ親しんだ環境への愛着と結びつく脳内麻薬）は、保守主義社会では公開情報だが、資本主義社会では内部情報になる。）
　プランク分布フィッティングは次のような手続きで行う。プランク分布フィッティングは十分小さい金額範囲（ E-Δ E から E の範囲）にある消費品目の総額に比例するプランク分布 f ( E ) の決定である。しかし、消費品目の総額を滑らかな折れ線にするには Δ E を十分大きくする必要があるので、その場合はプランク分布フィッティングが成立しない。そこで、金額が E-Δ E から E の範囲にある消費品目をすべて同じ金額 E と見なすと、度数と E の積がプランク分布 f ( E ) になるので、 Δ E がある程度大きくてもプランク分布フィッティングが成立する。この場合、プランク分布フィッティングは度数分布フィッティングに置き換わる。
　度数分布フィッティングでは、目盛単位 Δ E は k T とスケール因子 u の積である。すなわち、金額（これは大人1人あたりの金額である）が 0 から u k T の間にある消費品目の数を h 1 ( u , k T ) とし、金額が u k T から 2 u k T の間にある消費品目の数を h 2 ( u , k T ) とし、金額が 2 u k T から 3 u k T の間にある消費品目の数を h 3 ( u , k T ) とする。このとき、度数分布フィッティングは g 1 ( u , k T ) ≅ h 1 ( u , k T ) g 2 ( u , k T ) ≅ h 2 ( u , k T ) g 3 ( u , k T ) ≅ h 3 ( u , k T ) を要請する。ただし、左辺は度数分布である。3個の点を考えるのは、度数分布が、上昇、ピーク、下降の3個の部位を持つからである。しかし、上昇に対して下降は緩慢なので、 1.59 k T で生じる度数分布のピークは、1点目と2点目のあいだに位置すると考える。すなわち、1点目の位置 u k T は 1.59 k T より小さく、2点目の位置 2 u k T は 1.59 k T より大きいと考える。したがって、 u の範囲は 0.80 ≦ u ≦ 1.59 である。これも度数分布フィッティングの条件である。
　度数分布フィッティングは最小二乗法を用いて行う。まず、80個ある u （これは0.01ずつ動かす）の各々について（原則として） k T の総当たりを行い、そのなかから、度数分布の比例係数 C を決める非線形最小二乗法の最小残差平方和の平方根を C で割った値が最小になるもの（最良 k T ）を選ぶ。（この最良 k T は年ごとに80個生じる。）次に、 a をある初期値として、為替指数（これは物価指数と a の積である）との比が最小になる観測データ（最良 k T と n の積）を選び、それらから最小二乗法により新たな a を求めるという手続きの反復（反復最小二乗法）により、 a の不動点を求める。（ただし、地域の基準通貨建て住宅家賃分布から想定される為替指数とすべての観測データが大きく乖離する年は省略する。また、観測データと為替指数の比の度数分布が正規分布になるように年を取捨選択する。）この不動点は初期値の選び方によるので一般に複数あるが、地域の基準通貨建て住宅家賃分布を参考にしてそのなかの1個を選ぶ。（もし、適当な不動点がない場合は、消費品目の選び方をかえる。）
　なお、不動産宇宙は非物質宇宙なので、固定為替相場の決定は非物質宇宙の排他的管理権を持つもの（144thousandshares）が排他的に行う。

公開日2022年11月18日
最終更新日2025年12月28日
144thousandshares株式会社
代表取締役　大安のぼる

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