人口 1億2297万2528人
湘南藤沢のへや
藤沢市に関する情報や 日記風なことも書いてみます
2026年9月29日火曜日
大東建託(いい部屋ネット)が公表した「街の幸福度&住み続けたい街ランキング2026<神奈川県版>」
藤沢市は県内で13位
街の幸福度(自治体):県内 13位
街の幸福度(駅):「片瀬江ノ島」が県内 同率2位(3年連続でトップクラス)
住みここち(自治体):県内 7位(前年12位から順位上昇)
他のランキング
湘南藤沢のへや: SUUMO住み続けたい街ランキング2026 首都圏版 1位に「鵠沼(くげぬま)」
湘南藤沢のへや: ALSOC 神奈川県治安ランキング2025 市区町村別の治安が良い地域と悪い地域は?
湘南藤沢のへや: 東洋経済オンラインの「子育てしやすい自治体ランキング(東京圏)」において、藤沢市が総合29位・神奈川県内2位
国税庁レポート 令和7年分民間給与実態統計調査
民間の給与所得者数は6,080万人。前年比2万人(0.0%)増。
給与の総額は247兆6,479億円。前年比6兆2,091億円(2.6%)増。 源泉徴収された所得税額は13兆1,262億円。前年比1兆9,429億円(17.4%)増。
1年を通じて勤務した給与所得者の平均給与は 487 万円で、5年連続の増加となり 過去最高となった。
伊藤園 株主優待廃止 とな
2026 年9月29日 発表
当社は、本日開催の取締役会において、株主優待制度を2026年4月30日を基準日とする株主優待品の贈呈をもちまして廃止することを決議いたしましたので、下記のとおりお知らせいたします。
廃止時期 2026 年4月30日を基準日として、当社株主名簿に記載または記録された100株以上保有の株主様への株主優 待品の贈呈をもちまして、株主優待制度を廃止いたします。 したがいまして、2027年4月30日以降を基準日とする株主優待制度は実施いたしません。
とな。。
今年7月に優待もらったときのブログ
2026年9月29日 終値 1株当たり株価 3,046円
配当金予想 2027年4月期(予想)第2四半期末26円 期末26円
2026年9月29日 中間配当権利落ち 日経平均 383円相当 5年推移
ジェミニ3 解説
2026年 9月29日(火) 約383円 日本企業の好業績・増配が継続し過去最高水準
2025年 9月29日(月) 約300円〜303円 株価上昇と増配により300円台へ到達
2024年 9月27日(金) 約260円〜261円 当日は自民党総裁選の影響で相場は大きく波乱
2023年 9月28日(木) 約220円〜225円 業績回復に伴い前年より増加
2022年 9月29日(木) 約220円 資源高や円安を背景とした増配局面
2021年 9月29日(水) 約180円 コロナ禍からの企業業績復調期
上場企業全体で支払われる中間配当(9月末基準)の総額は約6兆〜7兆円規模と推計されます。そのうち、個人投資家に渡る配当金は「約1.0兆円〜1.4兆円」程度が見込まれます。
新NISA動向調査 2025年
gaiyou2025_20260915syuusei.pdf 2026年9月15日公表
新NISA開始後の利用動向に関する調査(調査結果概要)2025年に新NISAで金融商品を購入した7,926人を対象とするインターネット調査(調査時期:2026年1月)
つみたて投資枠における購入銘柄は、「投資信託(インデックス型)全世界株式(日本を含む)」が34.2%
成長投資枠における購入銘柄は、「日本国内株式」が48.2%⇒成長投資枠で購入された銘柄のうち、約半数が日本国内株式であり、国内上場企業に成長資金が供給されていると考えられる
2026年9月24日 KSK2システム稼働
KSK2(次世代国税総合管理システム)は、国税庁が税務行政のデジタル化・高精度化を図るため、旧システムを約20年ぶりに全面刷新して構築した新たな基幹システムです。2026年9月24日より運用が開始
次期システムの概要が令和5年6月23日で紹介
湘南藤沢のへや: 国税庁 2026年 KSKシステム2令和5年6月23日の資料の38ページ
KSK2は、国税庁が保有する膨大なデータ(申告書、支払調書、預金口座情報、インボイスデータ、海外資産情報など)を一元的に集約し、高度な分析を行うプラットフォームです。納税者単位の一元管理これまでは「法人税」「所得税」「消費税」などが別々に管理されていましたが、KSK2では「1つの事業者・個人」を軸にすべてのデータが自動で紐付けられます。
納税者単位の一元管理これまでは「法人税」「所得税」「消費税」などが別々に管理されていましたが、KSK2では「1つの事業者・個人」を軸にすべてのデータが自動で紐付けられます。
AI・データ分析による「異常値検知」業界平均からの過度な乖離、同規模他社との比較、売上増減に対する経費の不自然な膨らみなどをシステムが自動検知し、申告漏れや不正リスクが高い対象を割り出します。
紙の申告書もAI-OCRで即座にデータ化紙で提出された申告書・申請書もAI-OCRで高精度にデータ化され、電子申告(e-Tax)データと同等にデータベースへ取り込まれます。