[論文レビュー] Inter Time Series Sales Forecasting

Manisha Gahirwal|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2013

Time Series Analysis and Forecasting参考文献 3被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、販売データをトレンド、季節性、不規則成分に分解し、類似周波数の系列間で最適なモデルを移転するための連関マイニングを用いた、新しい時系列間予測手法を提案する。この手法は、Holt-Winters法に比べ、系列間モデル移転を活用することで予測精度を向上させ、成分ごとのモデリングとパターンに基づくモデル再利用により、より高い精度を達成する。

ABSTRACT

Combining forecast from different models has shown to perform better than single forecast in most time series. To improve the quality of forecast we can go for combining forecast. We study the effect of decomposing a series into multiple components and performing forecasts on each component separately... The original series is decomposed into trend, seasonality and an irregular component for each series. The statistical methods such as ARIMA, Holt-Winter have been used to forecast these components. In this paper we focus on how the best models of one series can be applied to similar frequency pattern series for forecasting using association mining. The proposed method forecast values has been compared with Holt Winter method and shown that the results are better than Holt Winter method

研究の動機と目的

• 関連する時系列間で複数のモデルの予測を組み合わせることで、販売予測精度を向上させること。
• ある系列の最適な予測モデルが、類似した周波数パターンを示す他の系列へ移転可能かどうかを調査すること。
• 時系列をトレンド、季節性、不規則成分に分解し、より正確な成分ごとの予測を実現すること。
• 連関マイニングが、類似した時系列間で高精度なモデルを特定・再利用可能かどうかを評価すること。
• 時系列間モデル移転が、Holt-Winters法のような従来の単一モデル手法に比べ、より優れた予測性能を示すかどうかを実証すること。

提案手法

• 古典的な分解手法を用いて、元の時系列をトレンド、季節性、不規則成分に分解する。
• ARIMA や Holt-Winters などの統計モデルを、それぞれの分解済み成分に対して個別に適用し、予測を行う。
• 周波数特性が類似する系列間でモデルのパフォーマンスに見られるパターンを特定するために、連関マイニングを用いる。
• 類似した周波数パターンを持つ他の系列に、ある系列で最もパフォーマンスの良かったモデルを、抽出された連関に基づいて移転する。
• 予測された各成分を再結合し、各系列の最終的な販売予測を生成する。
• 標準的な誤差指標を用いて、提案手法とHolt-Winters法との性能を比較評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トレンド、季節性、不規則成分に分解した後に予測することで、モデルのパフォーマンスが向上するか？
• RQ2 ある時系列で高いパフォーマンスを示した予測モデルが、周波数パターンが類似した他の系列へどれほど効果的に移転可能か？
• RQ3 連関マイニングが、関連する時系列間で最適なモデルを的確に特定・再利用可能か？
• RQ4 提案された時系列間予測手法は、Holt-Winters法に比べてどれほど高い精度を示すか？
• RQ5 成分ごとの予測とモデル移転を組み合わせることで、販売データ全体の予測誤差を低減できるか？

主な発見

• 提案手法は、テストされた販売データにおいてHolt-Winters法を上回る高い予測精度を達成した。
• 周波数パターンの類似性に基づくモデル移転は、高精度モデルの効果的再利用を通じて、予測パフォーマンスを顕著に向上させた。
• 成分ごとの分解により、特にトレンド成分と季節成分の予測精度が向上した。
• 連関マイニングは、周波数特性が類似する系列間で関連するモデル移転を的確に同定した。
• 季節性やトレンドの強さが異なる多様な販売時系列に対しても、本手法は高い頑健性を示した。
• 結果から、成分分解を介した時系列間モデル移転は、従来の単一時系列予測手法に代わる実用的で効果的な代替手法であると示唆された。