Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

時系列予測 / 多変量自己回帰モデル / 分離情報最尤法 / 季節調整法 / 逐次予測 / X12Decomp / AIC最適化 / ビッグデータ / 制限情報最尤法 / 電力需要予測 / 異常値処理

本研究では、与えられたデータに基づいて、対象となる金融経済時系列の将来値を時系列的に予測するシステムを開発した。分離情報最尤法というロバストな方法で第一段階の変数探索を行い、次にAIC最適な多変量自己回帰モデルを推定することで、現代のビッグデータ社会に必要不可欠な、大規模データからの予測が可能となった。この方法を、様々な経済変数や企業の経営変数などに応用すれば、様々な知識発見が期待できる。