第 7 章 時系列回帰モデル

本章では回帰モデルを議論します。基本的なコンセプトは、 興味のある時系列\(y\)が他の時系列\(x\)と線形関係にある、と想定して予測することです。

例えば、総広告費\(x\)の予測能力を使って月次売上高\(y\)を予測したいとか、あるいは、気温\(x_1\)と曜日\(x_2\)の予測能力を使って日次電力需要\(y\)を予測したいとか、です。

予測対象変数\(y\)は、リグレッサンド、従属変数、被説明変数とも言います。予測変数\(x\)は、リグレッサー、独立変数、説明変数とも言います。本書では、いつも「予測対象変数」と「予測変数」と呼ぶことにします。