ある飲食店が、1日の来客数を自己回帰モデル(ARモデル)で予測している。推定したモデルは「y(t) = 20 + 0.6 × y(t-1)」である。y(t)はt日目の来客数（人）を表し、誤差項は省略している。今日の来客数が100人のとき、2日後の来客数の予測値として、最も適切なものを1つ選べ。
正解と解説を見る
解説
正解 A
この問題の論点：ARモデルによる2期先の予測
ポイント
ARモデルで2期以上先を予測するときは、先に求めた予測値を次の入力に使って1期ずつ計算を繰り返します。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
まず明日の予測値を20+0.6×100=80人と求めます。2日後は、まだ観測していない明日の値の代わりにこの予測値を使い、20+0.6×80=68人となります。
- B
不適切
80人は、今日の実績から求めた明日（1日後）の予測値です。2日後を求めるには、この80人を入力として、もう一度モデルに当てはめる必要があります。
- C
不適切
56人は、0.6を2回掛けた36人に定数20を1回だけ足した値です。明日の予測値80人に含まれる定数20も0.6倍されて残るので、その12人分が抜けています。
- D
不適切
48人は、明日の予測値80人に0.6を掛けただけの値です。2日後の予測でも、毎回定数の20を足す必要があるため、48+20=68人となります。
補足
このモデルで予測を先へ延ばすと、80人、68人、60.8人と減っていき、20÷(1-0.6)=50人に近づきます。係数の絶対値が1より小さいARモデルでは、遠い先の予測値は系列の平均に近づくためです。
試験での狙われ方
ARモデルの式に数値を代入し、1期先や2期先の予測値を求めさせる計算の形が考えられます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目7 教師あり学習）
- Hyndman and Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, 3rd ed. （9.3 Autoregressive models、9.8 Forecasting）