Editing Openai/69167928-aec4-800c-b8b5-08769bfaa2a1 (section)

=== Assistant: やりました — フル解析を実行するための「実行可能な Python 分析ノートブック」を作成しました。ノートブックは以下の名前でキャンバスに保存しています： ===
やりました — フル解析を実行するための「実行可能な Python 分析ノートブック」を作成しました。ノートブックは以下の名前でキャンバスに保存しています：

Full Analysis Japan Auto Subprime Us 2025

中身（ざっくり）：
* 必要な CSV のフォーマットと保存場所の指示（メーカー月次販売、サブプライム延滞、Manheim指数）
* データ読み込み → 前処理 → 描画（時系列）
* VAR（差分系列）＋インパルス応答（IRF）＋Granger検定
* パネル固定効果回帰（メーカー別）＋クラスター分散推定
* ストレス・シナリオ（サブプライムが +1ppt 続いた場合のメーカー別影響）
* 出力：図（./figures）、CSV・回帰結果（./outputs）

次にやること（あなたの選択は不要ですが、どちらかを実行してください）：
# あなたが CSV（メーカー売上・サブプライム・Manheim）を用意して貼る／アップロード していただく — 私がノートブックを実行して（データを読み込み）結果（図・CSV・レポート）を作成します。
# あなたの環境でノートブックを実行する — 私が作ったファイルをダウンロードしてローカルで実行（必要なパッケージはノート頭に記載）してください。

短い補足（現時点でのキーメッセージ）：
* 2025年秋はサブプライム延滞が歴史的に高く（例：2025年10月で約6.65%の60日超延滞）、中古車価格指数（Manheim）は下落基調にあります。これらは短期〜中期でディーラーファイナンス依存のメーカー販売に下押し圧力をかけるメカニズムです。ノートブックはこの仮説を 時系列＋因果検定＋パネル回帰 で検証します。

やり方の提案：
* もし「私に実行してほしい」場合は、まず manufacturers_sales.csv と subprime_delinq.csv（可能なら manheim_index.csv も）をこのチャットにアップロードしてください。フォーマットに合わせて私が即座に実行して、グラフ・回帰表・ショックシミュレーションを出します（CSV/PNG を添付します）。

ファイルの例（短く）：
manufacturers_sales.csv（先頭行）
Date,Toyota,Honda,Nissan,Subaru,Mazda,Lexus,Acura
2018-01,120345,80321,54321,20123,12345,6789,2345
...

subprime_delinq.csv（先頭行）
Date,subprime_60plus
2018-01,3.45
...

アップロードいただければすぐ実行します（ここで作業を開始します）。