電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-4-8
検索行動量を用いた自動車販売台数予測に必要な学習期間の長さについての分析
◎山口太一・角田孝昭・津川 翔・山本幹雄(筑波大)
我々はこれまで,自動車販売台数のデータに検索行動量を組み込んだ状態空間モデルを用いて将来の販売台数を予測するモデルの構築を行ってきた.
このモデルでは自動車に関する検索行動量は実際の販売台数よりも先行して変動すると考え,予測精度向上のために検索行動量を組み込んでいる.
予測を行う際には学習期間を設定し,予測に用いる未知パラメータを推定する必要があり,我々はその推定に最尤推定を用いている.
しかし学習期間をどの程度の長さに設定すれば十分な予測精度が得られるかは分かっていない.
そこで本稿では学習期間の長さを変化させながら予測を行う実験を通して,自動車販売台数予測において必要な学習期間の長さについて分析する.