時系列分析、ARIMAを使ったの日別予測

需要予測などでARIMAを使った月の予測はそこそこ当たる。
これを日単位のARIMAで予測させようとすると、なかなか当たらない。

そこで、以下のような分析手順を考えてみた。

ステップ 1
まずは、月単位の予測を行い、大外れしないようにする。

ステップ 2
月単位を日単位に置換する。
→ 過去分のデータから日単位の構成比を計算する。
→ 過去データは、曜日効果を考慮し最も近い同じ曜日を取得する。
→ 加重平均で構成比を計算する。

予測結果だが、驚くほど良い具合に当たっている！




分析ツールは、IBM SPSS Modeler（旧クレメンタイン）を使って作成した。

SPSSによる時系列分析の手順

• 作者: 石村 貞夫
• 出版社/メーカー: 東京図書
• 発売日: 2006/05
• メディア: 単行本