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J-GLOBAL ID：200903011459710580

時系列モデルを構築するためのシステムおよび方法

Inventor：
フアン,ドンピン

About フアン,ドンピン

, 
ツアイ,ルーイ・エス

About ツアイ,ルーイ・エス


Applicant, Patent owner：
エス・ピー・エス・エス・インコーポレイテツド

About エス・ピー・エス・エス・インコーポレイテツド


Agent (5)： 川口 義雄 ,  一入 章夫 ,  小野 誠 ,  大崎 勝真 ,  坪倉 道明
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：2002541510
Publication number (International publication number)：2004525436
Application date： Nov. 08, 2001
Publication date： Aug. 19, 2004
Summary：
時系列を予測するための時系列モデルを自動的に構築するための方法およびシステム(図2)。モデルは、予測子、介入、または事象が、時系列の他にシステムに入力されているかどうかに応じて、一変量または多変量ARIMAモデルとすることができる。一変量ARIMAモデルを構築するための方法は、対応する時系列の欠落値を入力するステップと、正の時系列の適切な変換を見つけるステップと、差分次数を決定するステップと、パターン検出によって非季節AR次数および非季節MA次数を決定するステップと、初期モデルを構築するステップと、モデルを反復して推定および修正するステップとを含む。多変量モデルを構築するための方法は、時系列の一変量ARIMAモデルを見つけるステップと、一変量モデルにおいて見つけた変換を、予測する時系列と予測子とを含んでいるすべての正の時系列に適用するステップと、一変量モデルにおいて見つけた差分次数を、予測する時系列、予測子、介入、および事象を含んでいるすべての時系列に適用するステップと、選択した予測子を排除して、他の予測子の差分をさらに取るステップと、妨害系列が、一変量モデルにおいて見つけたAR次数とMA次数とを有するARIMAモデルに従う初期モデルを構築するステップと、モデルを反復して推定および修正するステップとを含む。
Claim (excerpt)：
コンピュータを使用して時系列の一変量ARIMAモデルを決定するための方法であって、 別々のデータ値からなる時系列を前記コンピュータに入力するステップと、 時系列の季節サイクルをコンピュータに入力するステップと、 時系列が、欠落データ値を有するかどうかを判定するステップと、 データ値が欠落している場合、欠落値の少なくとも1つを時系列に帰属させるステップと、 時系列の別々のデータ値と任意の帰属データ値とが正の数であるかを判定するステップと、 データ値がすべて正の場合、対数変換または平方根変換が必要であるかを判定するステップと、 変換が必要である場合、正の別々のデータ値と任意の正の帰属値とからなる時系列を変換するステップと、 時系列の差分次数を決定するステップと、 非季節AR次数と非季節MA次数を決定するステップと、 以前に決定された差分次数とAR次数およびMA次数とに基づいて、時系列の初期ARIMAモデルを構築するステップと、 反復モデル推定結果、診断チェック、および残差のACF/PACFに基づいて、初期ARIMAモデルを修正するステップとを含む方法。
IPC (2)：
G06F17/18 ,  G06F17/17
FI (2)：
G06F17/18 Z ,  G06F17/17
F-Term (3)：
5B056BB51 ,  5B056BB64 ,  5B056BB66
Patent cited by the Patent：
Cited by examiner (2)

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